Израильские исследователи разработали ИИ-инструмент для спасения людей из-под завалов
Исследователи из Техниона и Хайфского университета создали систему на базе искусственного интеллекта, которая анализирует планы зданий и предоставляет спасателям критически важные данные в режиме реального времени. Инструмент позволяет мгновенно определять расположение несущих стен, защищенных пространств (МАМАД) и лестничных клеток, что значительно ускоряет поисково-спасательные операции.
Атаки баллистических ракет в ходе боевых действий, унесшие жизни десятков израильтян, обострили потребность экстренных служб в получении точной и оперативной информации о поврежденных зданиях и путях эвакуации заблокированных граждан.
Способность в считанные минуты оценить планировку здания, включая расположение лестничных клеток, МАМАДов (защищенных пространств), несущих стен и помещений с высоким риском обрушения, является критическим фактором в поиске пострадавших и проведении эффективных спасательных работ.
Для оптимизации этих процессов исследователи из Техниона и Хайфского университета разработали инструмент на базе искусственного интеллекта (ИИ), предоставляющий силам на местах необходимую инженерную информацию.
«Разрешения доставлялись спасателям физически»
Приложение предназначено для извлечения разрешений на строительство из баз данных местных органов власти, их анализа и оперативной передачи данных о поврежденном объекте непосредственно на мобильные устройства спасателей.
В разработке приняли участие члены исследовательской группы «Жилая лаборатория» Техниона — профессор Яэль Алуэль, доктор Ифтах Ашкенази и архитектор Таль Саде, а также лаборатория «Элияху» Хайфского университета под руководством профессора Моше Лави и Лиат Бонен.
По словам разработчиков, каждое здание в Израиле задокументировано в разрешении на строительство, однако многие муниципалитеты испытывают трудности с доступом к этим данным в реальном времени. «Даже в развитом Тель-Авиве разрешения зачастую доставляются курьером в распечатанном виде уже после начала спасательной операции. Это длительный процесс, который снижает шансы на спасение людей», — поясняют эксперты.
Разработанный инструмент опирается на многолетние исследования, финансируемые Министерством науки и Управлением по инновациям, целью которых изначально было упрощение планировочных данных для архитекторов, инженеров и широкой публики.
«Любой, кто работает в сфере недвижимости, знает, что планировочная информация часто недоступна и сложна для восприятия. Мы создали ИИ, который собирает и систематизирует эти данные для глубокого анализа», — отмечает профессор Яэль Алуэль.
Преодоление сложности строительной документации
Инструменты, созданные исследователями, расшифровывают различные уровни планирования, что особенно важно для проектов городского обновления, отличающихся высокой сложностью.
«Сегодня планы строительства в Израиле громоздки, разбросаны по множеству файлов и зачастую непонятны даже профессионалам, — говорит доктор Ифтах Ашкенази, исследователь и разработчик ИИ. — Мы создали алгоритмы, способные „разбирать“ сложные документы, такие как „гармошка“ (общий план проекта) или план подачи на разрешение, — задачу, с которой более простые модели вроде ChatGPT или Claude справляются с трудом».
Обращения от Командования тыла
Исследование созрело до стадии прикладного инструмента после запросов от Командования тыла и городских инженеров, которым требовался быстрый доступ к инженерным проектам поврежденных зданий.
«К нашему удивлению, мы обнаружили, что во многих случаях у ответственных органов нет базовой информации: что именно построено, где находится МАМАД и сколько этажей в здании. В таких условиях спасателям крайне трудно планировать действия», — объясняет профессор Алуэль.
В настоящее время исследователи работают над пилотным проектом совместно с рядом муниципалитетов, включая Нагарию и Гдеру, для верификации данных. Приложение спроектировано так, чтобы быть максимально удобным для полевых условий: спасатель, находясь в конкретной GPS-точке, может через интерфейс на иврите запросить данные о входах в здание или расположении конкретной квартиры. Интеграция с конфиденциальными данными о населении в чрезвычайных ситуациях позволяет также уточнить, кто проживает в квартире и находятся ли люди на месте, что является решающим фактором для спасения жизней.
