Čtveřice týmů z různých států se dočkala ocenění za jejich pokroky ve využívání umělé inteligence k detekci škod po zemětřeseních z družic. Tímto krokem vyvrcholila celosvětová soutěž vyhlášená Evropskou kosmickou agenturou ve spolupráci s Mezinárodní chartou „Kosmický prostor a velké katastrofy“ – běžně označovanou jako „Charta“. Vítězné týmy, TelePIX z Jižní Koreje, Datalayer z Belgie, DisasterM3 z Japonska a Thales Services Numériques z Francie, byly oceněny při ceremoniálu, který se konal na 54. zasedání představenstva Charty ve Štrasburku, protože Francouzská kosmická agentura CNES převezme na dalších šest měsíců vedení Charty.

Kombinací provozních zkušeností Charty s laboratorními inovacemi od ESA Φ-lab se v rámci iniciativy ESA Φ-lab Challenges sešlo 143 účastníků ze 40 zemí, aby prozkoumali, jak daleko může umělá inteligence zajít v automatizaci detekce škod po katastrofách při používání dat z kosmického prostoru. Soutěžící trénovali své AI modely na rozlišování mezi poškozenými a nepoškozenými budovami a využívali přitom jeden z největších souborů dat o zemi, jaké kdy byly k tomuto účelu sestaveny. Jednalo se o více než 200 snímků ve vysokém rozlišení z pěti různých zemětřesení.

Obrázek níže ukazuje vítězný model týmu TelePIX, který predikoval stav budov ve městě Mandalay v Myanmaru po zemětřesení z března 2025. Město Mandalay bylo vybráno jako jeden ze závěrečných testů této výzvy. Červené tvary představují očekávané poškození. modrá tečka značí umístění fotky zmíněné níže. Philippe Bally, zástupce ESA v Chartě, uvedl: „Když udeří zemětřesení, počítá se každá minuta. Urychlením produkce spolehlivých map poškození budov z družicových dat mohou tyto modely jednoho dne pomoci záchranným týmům dostat se rychleji do zasažených komunit.“

Po zjištění, že jediný operátor, či družice nedokáží pokrýt poptávku po snímcích v době katastrofy, se ESA a CNES v roce 1999 rozhodly spustit Mezinárodní chartu „Kosmický prostor a velké katastrofy“. O rok později se k nim připojila také Kanada. Nyní se jedná o spolupráci mezi 17 kosmickými agenturami, které poskytují volné sdílení družicových snímků k celosvětové podpoře reakcí na katastrofy. V rámci šestiměsíčního rotačního systému převzala agentura CNES vedoucí úlohu a společně s ESA uspořádala poslední zasedání správní rady Charty a slavnostní předávání cen za výzvu v oblasti umělé inteligence.

Výzva spojené s využitím AI pro reakci na zemětřesení byla navržena a implementována prostřednictvím ESA Φ-lab společně s průmyslovým týmem, který vytvořil prostředí, nástroje a vyhodnocovací rámec pro účastníky na vývoj a testy jejich modelů. Datová sada použitá v soutěži obnášela více než 200 snímků ve vysokém rozlišení z pěti velkých zemětřesení a 13 různých lokalit. Celkem se jednalo o 475 GB dat z provozních archivů Charty, globální, cloudové platformy implementované agenturou ESA a provozované od roku 2018 průmyslovým konsorciem z Itálie a Polska.

Snímky pocházely z konstelací družic jako jsou Pleiades (CNES / Airbus), WorldView a GeoEye (USGS / Maxar), KOMPSAT-3 (KARI), Global (BlackSky), ale také Gaofen-2 (CNSA), což z nich dělalo jeden z nejpestřejších datových balíčků, jaké kdy vznikly za účelem AI mapování rozsahu škod. V zákulisí odráželo toto úsilí ducha mezinárodní spolupráce zakotvený v Chartě. Lucemburský institut vědy a technologie a ACRI-ST (Francie) koordinovaly soutěž, poskytovaly vědecký dohled a zajišťovaly kvalitu a relevanci datového souboru. Společnost Terradue (Itálie), která stála za vývojem ESA Charter Mapper, umožnila globální přístup k datům prostřednictvím ESA Φ-lab’s Earth Observation Training Data Lab, čímž poskytla všem týmům rovné výchozí podmínky.

Účastníci čelili problémům podobným, jaké zažívají ve skutečném světě členové záchranných týmů. Pracovali se snímky z více senzorů, odlišným rozlišením, komplexní registrací a extrémní nevyvážeností. Třeba ve zmíněném městě Mandalay v Myanmaru bylo z celkového počtu téměř půl milionu domů poškozeno jen 0,2%. Mezi nejlepšími účastníky vynikali evropští finalisté svými špičkovými přístupy. Tým Datalayer využil škálovatelné cloudové pipeline strojového učení k efektivnímu zpracování obrovského datového souboru, zatímco tým Thales Services Numériques aplikoval techniky hlubokého učení a důvěryhodné umělé inteligence z leteckého průmyslu k přesnému určení strukturálních poškození.

Jakožto provozovatel sítě Pleiades a aktuálně vedoucí agentura Charty nyní CNES vede hodnocení po skončení soutěže, aby posoudila, jak lze nejvýkonnější modely umělé inteligence integrovat do operačních pracovních postupů mapování škod. Spojením experimentálního ducha laboratoře ESA Φ-lab s humanitární misí Charty tato iniciativa ukázala, jak mohou kosmická data a umělá inteligence spolupracovat na zlepšení rychlé reakce na katastrofy – což je jasný příklad inovace a mezinárodní spolupráce.

Přeloženo z:
https://www.esa.int/

Zdroje obrázků:
https://www.esa.int/…/images/2025/10/earthquake_damage/26948677-2-eng-GB/Earthquake_damage.jpg
https://www.esa.int/…/26947709-1-eng-GB/International_Charter_54th_Board_Meeting_in_Strasbourg.jpg
https://www.esa.int/…/26947756-1-eng-GB/AI_prediction_of_earthquake_damage_in_Mandalay.png
https://www.esa.int/…/earthquake_damage_mandalay/26947803-4-eng-GB/Earthquake_damage_Mandalay.jpg