На сегодняшний день не существует абсолютно надежного и безопасного способа обнаружения старых неразорвавшихся боевых снарядов, но, кажется, исследователи из Университета Огайо близки к решению этой проблемы. С помощью технологии анализа изображений и машинного обучения, они учат искусственный интеллект находить снаряды по спутниковым снимкам.
Для своего проекта ученые выбрали участок площадью в 100 квадратных километров на юго-востоке Камбоджи — в годы Вьетнамской войны военно-воздушные силы США сбросили тут 3205 бомб. Сейчас очень трудно понять, какие из сброшенных снарядов до сих пор лежат в земле и могут взорваться,потому что за шестьдесят лет природа в регионе понемногу восстанавливалась и кратеры от падения бомб стали незаметными.
Сначала исследователям нужно было определить, сколько точно снарядов лежит на области. Для этого они использовали алгоритмы, изначально разработанные для определения лунных кратеров и других следов на поверхности, оставшихся от падения метеорита.
Проблема в том, что кратеры от метеоритов крупнее воронок, которые оставляют бомбы, и на снимках со спутника они получаются более четко, потому что их не закрывают какие-либо природные элементы. Поэтому алгоритмам было нелегко проанализировать спутниковые снимки Камбоджи, тем более что за 60 лет ландшафт успел существенно измениться из-за роста растений, эрозии и прочих природных явлений.
В итоге исследователи обучили нейросеть на снимках известных воронок, чтобы создать новый алгоритм, который сможет учитывать разницу в размере, форме, текстуре и прочих факторах, мешающих распознаванию.
Получившаяся модель смогла корректно опознать 152 из 177 известных воронок. Таким образом алгоритмы работают с точностью до 86%. По словам исследователей, новые методы смогут обнаруживать неразорвавшиеся снаряды на 160% лучше, чем существующие.