भारत सहित आठ देशों ने म्यांमार की भूकंप-हिट भूमि पर राहत प्रदान करने के लिए कदम रखा-लेकिन इस बार, अंतरिक्ष से भी मदद मिली। 2000 से अधिक मौतों के कारण बड़े भूकंप के तीन दिन बाद, Microsoft ने एक अंतरिक्ष-संचालित प्रतिक्रिया को तैनात किया, जो ढह गई इमारतों का पता लगाने के लिए उपग्रह इमेजरी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कर रहा था।
लक्ष्य स्पष्ट था: मदद करने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करें जहां इसकी सबसे अधिक आवश्यकता है। शनिवार को, सैन फ्रांसिस्को स्थित प्लैनेट लैब्स पीबीसी ने बादलों को साफ करने के बाद भूकंप-हिट ज़ोन की ताजा उपग्रह छवियों पर कब्जा कर लिया। इन्हें गुड लैब के लिए माइक्रोसॉफ्ट के परोपकारी एआई को भेजा गया था, जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने क्षति का विश्लेषण किया था – स्पॉटिंग ढह गई और गंभीर रूप से क्षतिग्रस्त इमारतों को।
हाल की तकनीकी प्रगति से पहले, भूकंप और बाढ़ जैसी आपदाओं के बाद क्षति का आकलन करना जमीनी विश्लेषण पर बहुत अधिक निर्भर करता है। विधि धीमी थी, अक्सर दिन या सप्ताह लगती थी। जबकि इसने विस्तृत डेटा दिया, यह त्वरित कार्रवाई की तत्काल आवश्यकता के साथ नहीं रख सका।
विश्लेषण ने 80% से 100% क्षति के साथ सबसे खराब हिट मंडलीय में 515 इमारतों को दिखाया, और एक और 1,524 क्षति के साथ 20% से 80% तक। अन्य गंभीर रूप से प्रभावित क्षेत्रों में यांगून और मिन कुन शामिल थे, दोनों ढहने वाली संरचनाओं की घनी एकाग्रता के साथ।
प्लैनेट लैब्स पीबीसी से रिमोट-सेंसिंग डेटा के आधार पर, मांडले, म्यांमार में 1.81 लाख से अधिक इमारतों में अच्छी प्रयोगशाला संसाधित और कल्पना की गई क्षति के लिए माइक्रोसॉफ्ट के एआई।
राज्य की मीडिया रिपोर्टों के अनुसार, शुक्रवार की भूकंप के कारण होने वाली तबाही का अधिकांश हिस्सा मंडलीय की प्राचीन राजधानी में दिखाई दिया, जो कि सागिंग क्षेत्र में उपकेंद्र के पास था।
यह पहली बार नहीं है जब गुड लैब के लिए Microsoft के AI ने AI-ASSISTED क्षति मूल्यांकन प्रदान किया है। 2023 में, इसने लीबिया में जोखिमों का अनुमान लगाने और वसूली के प्रयासों का समर्थन करने के लिए भयावह बाढ़ पर नज़र रखी, मार्च में तुर्की में बड़े पैमाने पर भूकंप का विश्लेषण किया, और अगस्त में माउ वाइल्डफायर से 2,810 से अधिक जले हुए इमारतों का मूल्यांकन किया।
राहत के प्रयास धीमी रहे हैं, बिजली के आउटेज, ईंधन की कमी और अविश्वसनीय संचार से बाधित हैं। आधुनिक मशीनरी की अनुपस्थिति ने खोज-और-बचाव संचालन में देरी की है, कई लोगों ने 40 डिग्री सेल्सियस से ऊपर के तापमान में बचे लोगों के लिए खुदाई करने के लिए मजबूर किया है।
कुछ क्षेत्रों को भूस्खलन से काट दिया गया है, जिससे नुकसान का आकलन करने के लिए आगे के प्रयासों को बाधित किया गया है। देश में गृहयुद्ध के चल रहे हैं, बचाव अभियानों को भी जटिल किया गया है।
आपदा के बाद के नुकसान के आकलन पर Microsoft के पेपर से पता चलता है कि कैसे AI अब उच्च-रेस सैटेलाइट छवियों से विनाश पढ़ रहा है जो गहरी सीखने का लाभ उठा रहा है। इसमें सैटेलाइट छवियों से पहले और बाद में एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क (CNN) में खिलाना शामिल है – दृश्य डेटा प्रोसेसिंग के लिए सिलवाया सुपर कंप्यूटर का एक प्रकार।
सीएनएन को क्षति से जुड़े पैटर्न और विशेषताओं को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है – जैसे कि छत की संरचना, मलबे, टूटी हुई दीवारों आदि – छवियों के दो सेटों की तुलना करके। मॉडल क्षति की गंभीरता को निर्धारित करने के लिए एक स्कोरिंग प्रणाली का उपयोग करता है और आगे “नो क्षति”, “मामूली क्षति”, “आंशिक रूप से नष्ट”, और “नष्ट” जैसी श्रेणियों में छवियों को वर्गीकृत करता है।
रिपोर्ट में उल्लेख किया गया है, “आपदा प्रतिक्रिया प्रयासों की आपातकालीन प्रकृति के कारण, क्षति मूल्यांकन को स्वचालित करने का मूल्य मुख्य रूप से सटीकता के बजाय अनुमान गति में निहित है।”
दो टेक्टोनिक प्लेटों के बीच म्यांमार का स्थान – भारत और यूरेशिया प्लेटें – इसे भूकंप के विशेष जोखिम में डालते हैं। दो प्लेटों के बीच की सीमा को साइगंग फॉल्ट कहा जाता है। विशेषज्ञों ने इसे एक लंबी, सीधी रेखा के रूप में वर्णित किया है, जो उत्तर से दक्षिण से दक्षिण तक मांडले और यांगून जैसे शहरों के माध्यम से लगभग 1,200 किमी (745 मील) चल रही है, लाखों लोगों को जोखिम में डालती है।
यूएसजीएस के अनुसार, म्यांमार का भूकंप इसलिए हुआ क्योंकि भारत और यूरेशिया प्लेटें एक-दूसरे के खिलाफ बग़ल में रगड़ रहे थे, एक प्रस्ताव जिसे “स्ट्राइक-स्लिप फॉल्टिंग” के रूप में वर्णित किया गया था। यूएसजीएस का अनुमान है कि म्यांमार में लगभग 800,000 लोग सबसे हिंसक झटकों के क्षेत्र के भीतर हो सकते हैं, आने वाले दिनों में मौत के टोल में तेजी से वृद्धि होने की उम्मीद है।
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