Модель розпізнавання матеріалів на основі штучного інтелекту (ШІ)
За допомогою штучного інтелекту (ШІ) ми розробили модель, яка ідентифікує матеріали в пошкоджених будівлях у місті Буча. Ця модель може розпізнавати матеріали з точністю до 86%, залежно від типу матеріалу.
Команда проєкту:
Аналіз даних та розробка — Герман Мітіш, Катерина Лопатюк
Дослідження — Світлана Усиченко, Роман Пучко
Комунікації — Наталія Швець
Партнери:
ПРООН
Київська школа економіки (KSE)
Damaged in UA
За підтримки:
ПРООН
KSE
Рік:
2023
Матеріали:
Запит
Що, якби ШІ міг аналізувати зображення пошкоджених війною будівель в Україні, створюючи детальну відкриту базу даних з їхніми матеріалами?  

Що як ми проведемо дослідження на прикладі міста Буча, щоб побачити, наскільки ефективно ШІ визначає ключові для реконструкції ресурси, такі як бетон і метал?  

Згодом цей підхід можна буде застосувати в інших постраждалих регіонах, що сприятиме більш стійкому та усвідомленому процесу відбудови завдяки максимальному використанню матеріалів, які можна зберегти.
Про проєкт
Ми навчили ШІ-модель ідентифікувати матеріали, виявлені в пошкоджених і зруйнованих будівлях у місті Буча. Використовуючи дані про руйнування з сайту Damaged In UA, ця модель ШІ досягла точності класифікації матеріалів до 86%, з незначними коливаннями в залежності від типу.
Знімки пошкоджених будівель у Бучі, зроблені за допомогою дронів, а також дані про рівень пошкоджень з відкритих джерел стали основою для аналізу. Результати доступні на інтерактивній веб-платформі з двома нейромережевими моделями. Останні версії навченої моделі чудово розпізнають металеві листи, тоді як ідентифікація цегли залишається найслабшою - 37% через обмежену видимість на знімках.
Штучний інтелект найчастіше виявляв такі матеріали, як шифер, металочерепиця, бетон, бітумна покрівля та металеві листи.
Матеріали зі зруйнованих будівель мають значний потенціал для повторного використання або переробки. Бетон, металочерепиця та металеві листи можуть бути перероблені на 100%. Однак шифер вимагає 100% утилізації через наявність азбесту, небезпечного канцерогенного матеріалу.

Проєкт підтримано ініціативою ПРООН "Посилення відновлення в Україні на основі фактичних даних", партнером якої є Київська школа економіки.
Вплив проєкту
Наша методологія довела свою ефективність в оцінці будівель, пошкоджених війною по всій Україні. Вона дозволяє оцінити рівень руйнувань з більшою точністю. Це, в свою чергу, дає краще розуміння потреб та масштабів реконструкції по всій країні.

Цей підхід особливо цінний для територій, які є важкодоступними через замінування, де традиційні наземні оцінки є недоступними. Зрештою, цей проєкт покращує здатність України оцінювати руйнування та дає надію на екосвідоме відновлення.