美國(guó)紅十字會(huì)及其“缺失地圖”項(xiàng)目（Missing Maps project），正與英特爾共同應(yīng)用人工智能技術(shù)繪制發(fā)展中國(guó)家易受災(zāi)地區(qū)的地圖，以幫助其防災(zāi)備災(zāi)。在2019年，英特爾數(shù)據(jù)科學(xué)家構(gòu)建了一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺模型，該模型能夠識(shí)別烏干達(dá)衛(wèi)星圖像上先前未被標(biāo)記的橋梁和道路。

　　“對(duì)紅十字會(huì)的工作人員而言，在防災(zāi)規(guī)劃和緊急響應(yīng)過程中，精確的地理信息極其重要。但世界上有些地區(qū)還未被標(biāo)記在地圖上，這給防災(zāi)規(guī)劃和災(zāi)害響應(yīng)造成了極大的困難。正因如此，我們與英特爾攜手，運(yùn)用人工智能技術(shù)繪制易受災(zāi)地區(qū)的地圖，標(biāo)記道路、橋梁、建筑物和城市。”——Dale Kunce，“缺失地圖”項(xiàng)目聯(lián)合創(chuàng)始人、美國(guó)紅十字會(huì)Cascades大區(qū)首席執(zhí)行官

　　根據(jù)缺失地圖項(xiàng)目 <https://www.missingmaps.org/>的數(shù)據(jù)，世界各地每年有近2億人受災(zāi)。很多災(zāi)區(qū)并未標(biāo)記在地圖上，這導(dǎo)致應(yīng)急響應(yīng)人員缺少必要的信息，以快速制定救災(zāi)決策。

　　衛(wèi)星圖像有時(shí)不易辨識(shí)，并且各個(gè)國(guó)家的橋梁和基礎(chǔ)設(shè)施不盡相同。人工智能模型增強(qiáng)了制圖能力，可以覆蓋更廣泛的區(qū)域，并捕捉人眼難以察覺的事物。例如，該模型在烏干達(dá)南部發(fā)現(xiàn)了70座橋梁，而這些橋梁在“開放街道地圖”（OpenStreetMap）或?yàn)醺蛇_(dá)統(tǒng)計(jì)局官方地圖中均未找到。

　　這一計(jì)算機(jī)視覺模型運(yùn)行在第二代英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器上，該處理器內(nèi)置了英特爾?深度學(xué)習(xí)加速技術(shù)（DL Boost）和nGraph 編譯器。

　　盡管英特爾并不享有該數(shù)據(jù)集的全部權(quán)利，但正在尋求將該數(shù)據(jù)集作為開源資源提供給研究者和地理空間專業(yè)人士的機(jī)會(huì)。此外，英特爾還將召開研討會(huì)，探討如何將衛(wèi)星圖像和AI技術(shù)用于人道主義實(shí)踐，從而充分利用為該項(xiàng)目開發(fā)的數(shù)據(jù)集和代碼庫。