Красный пиксель на снегу: как искусственный интеллект помог найти пропавшего альпиниста

В гонке со временем, когда погодные условия ухудшались, команда альпийских спасателей в регионе Пьемонт, Италия, столкнулась с дилеммой. Итальянский опытный альпинист и хирург-ортопед Никола Ивалдо пропал без вести. 66-летний мужчина не вышел на работу в понедельник, и был объявлен розыск. Ивалдо ушел один в воскресенье в сентябре 2024 года. К сожалению, он не сообщил подробности своего маршрута ни друзьям, ни семье. Единственной зацепкой было его автомобиль, который спасатели обнаружили припаркованным в деревне Кастелло-ди-Понтекьянале в долине Вараита. Исходя из этой информации, спасатели предположили, что Ивальдо, вероятно, отправился на восхождение на одну из двух самых известных вершин Альп: на крутой Монвизо высотой 3841 метр или на соседнюю Визолло высотой 3348 метров. Это совпадало с последним сигналом его мобильного телефона, который был обнаружен примерно в этой области. Однако эта информация оставила поисково-спасательным командам огромную территорию для поиска, поскольку обширные скалистые утесы каждой горы имеют несколько маршрутов, ведущих к вершинам с разных сторон. Вся эта местность пересечена сотнями километров троп, объясняет Симоне Боббио, представитель Альпийской и спелеологической спасательной службы Пьемонта (CNSAS). В день исчезновения Ивалдо отличная погода привлекла толпы людей на самые популярные тропы. Никто не сообщил о том, что видел его на этих оживленных маршрутах. Это означало, что Ивалдо, опытный альпинист, вероятно, отправился в одну из самых отдаленных частей гор. Более 50 спасателей почти неделю прочесывали местность, а вертолет совершал многочисленные облеты в надежде обнаружить его с воздуха. К моменту выпадения первых снегов в конце сентября всякая надежда найти его живым исчезла, и поиски были прекращены. Однако в июле 2025 года поиски тела Ивалдо возобновились после того, как снег в глубоких и крутых ущельях почти полностью растаял. К тому времени спасательная служба Пьемонта привлекла дополнительную помощь: искусственный интеллект. Они использовали программное обеспечение с искусственным интеллектом, способное анализировать тысячи фотографий, сделанных дронами, которые могли летать вблизи скал и по многочисленным ущельям, прорезающим склоны горы. Двум дронам потребовалось всего пять часов, чтобы сделать снимки, которые затем были проанализированы в тот же день, чтобы определить места, где спасательные команды могли бы сосредоточить свои поиски. К сожалению, плохие погодные условия задержали следующую операцию по более тщательному обследованию этих мест с помощью дронов. Однако через три дня после возобновления поисков тело пропавшего врача было найдено в одном из мест, определенных ИИ. Оно лежало в ущелье на северном склоне Монвизо на высоте около 3250 метров, и тело было поднято вертолетом. «Ключевым элементом стала красная каска, которая была идентифицирована программным обеспечением как точка интереса», — сказал Боббио. Хотя для Ивальдо это было, к сожалению, слишком поздно, это полевое испытание поисково-спасательных операций с использованием ИИ продемонстрировало, насколько полезна может быть эта технология в будущем при поиске пропавших без вести людей. В ходе первоначальных поисков использовать эту технологию не удалось, но спасательные команды надеются применять ее в сочетании с традиционными методами спасательных операций, когда они отправляются на поиски людей, которые еще могут быть живы. Использование дронов в поисках тела Ивальдо сыграло решающую роль в его обнаружении. Их размер и маневренность позволяли им быстро преодолевать сложный рельеф местности, приближаться к скалам и обеспечивать обзор, недоступный с вертолета. Пилоты дронов несколько раз посещали этот район зимой и весной, чтобы попрактиковаться в полетах в горной местности. «Мы собрали всю доступную информацию о местности из предыдущих миссий и изучили тропы для альпинистов, которые могли бы привлечь Ивалдо», — говорит Саверио Изола, пилот дрона и начальник спасательной станции в Турине. Это позволило им определить приоритетные области для поиска. Вертолет доставил двух пилотов дронов на вершину горных склонов и ближе к ущельям. Они пролетели на дронах 183 гектара склона, сделав более 2600 фотографий в высоком разрешении. «Еще два года назад мы бы анализировали эти фотографии самостоятельно, каждую по отдельности», — отмечает Изола. Но в 2023 году итальянские альпийские спасатели начали экспериментировать с несколькими существующими программами искусственного интеллекта, способными идентифицировать разрывы в цвете или текстуре на фотографиях. Это означает, что анализ изображений может быть выполнен за считанные часы. Искусственный интеллект проанализировал фотографии, сделанные пилотами дронов, пиксель за пикселем, ища все, что могло бы выглядеть не на месте на склоне. Программное обеспечение за несколько часов выявило десятки аномалий на большом количестве фотографий. Однако выборку все еще нужно было сократить с помощью человеческого разума. «Программное обеспечение могло реагировать на разные вещи, такие как кусок пластикового мусора или камень необычного цвета», — объясняет Изола. «Оно даже может ошибаться в некоторых вещах. Поэтому нам все равно нужно было еще больше сократить выбор, учитывая маршрут, который Ивалдо, как опытный альпинист, мог бы выбрать». В итоге они остановились на трех возможных местах, включая одно, на котором был красный объект. На следующее утро, когда дроны вернулись, чтобы осмотреть эти места, красный объект на одной из фотографий оказался шлемом Ивалдо. Это быстро привело спасателей к обнаружению тела пропавшего врача, все еще частично покрытого снегом и одетого в черное. Если бы ИИ не обратил внимание на красную точку на одной из фотографий, сделанных дронами, его, возможно, никогда бы не нашли. «Программное обеспечение смогло обнаружить красный цвет, даже несмотря на то, что шлем был в тени, когда была сделана фотография», — сказал Боббио. Это был не первый случай успешного использования технологии ИИ в поисковой операции. В 2021 году программное обеспечение, разработанное компанией, связанной с Вроцлавским университетом в Польше, сыграло ключевую роль в спасении 65-летнего мужчины, пропавшего в Бескидах Ниских на юго-востоке страны. Время имело жизненно важное значение, поскольку мужчина страдал болезнью Альцгеймера и за день до исчезновения перенес инсульт. Программное обеспечение под названием SARUAV проанализировало 782 аэрофотоснимка местности и обнаружило пропавшего человека чуть более чем за четыре часа, предоставив координаты Горной спасательной службе Бещад. Считается, что это первый случай, когда такая автоматизированная система обнаружения людей была непосредственно применена в спасательных работах. Два года спустя тот же алгоритм был использован для обнаружения тела другого человека в альпийском регионе Австрии. Другое программное обеспечение, которое ищет пиксели необычных цветов в природных ландшафтах, разработанное Ассоциацией поисково-спасательных служб горного района Озерного края в Великобритании, было использовано для обнаружения тела пропавшего альпиниста Глена Этива в Шотландском нагорье в 2023 году. Однако эта технология все еще имеет много ограничений, когда речь идет о спасательных операциях. Дроны практически бесполезны на определенных типах местности, таких как лесные массивы или участки с густой растительностью, а также в условиях низкой видимости. А существующие программы искусственного интеллекта, способные обнаруживать аномалии на аэрофотоснимках, все еще требуют доработки. Эксперты хорватской горной службы, например, одной из первых в ЕС, которая начала использовать дроны в 2013 году, сообщили BBC, что программы искусственного интеллекта такого типа дают слишком много ошибочных результатов в типичной горной местности Хорватии. Смесь растительности и сложный карстовый ландшафт сбивают с толку алгоритмы искусственного интеллекта. Ключ к решению этой проблемы заключается в постоянном обучении систем машинного обучения, которые продвигают эти алгоритмы, с целью повышения их точности на различных типах местности и в различных условиях, утверждает Томаш Недзельски, эксперт по геоинформатике из Вроцлавского университета и руководитель команды, разработавшей программное обеспечение SARUAV. Он объясняет, что обнаружение на изображениях человеческой фигуры на фоне разнообразной местности сопряжено с дополнительными сложностями. Наиболее подходящая область для использования алгоритмов, таких как SARUAV, — это обширная открытая местность, где нет большого скопления людей и меньше вероятность того, что алгоритм даст ложные срабатывания», — говорит Невдельски. Даниэле Джордан, руководитель Группы мониторинга геологических рисков Итальянского научно-исследовательского института гидрогеологической защиты (IRPI), чья работа включает использование автономных летательных аппаратов для геологических исследований, также предупреждает об этических аспектах использования алгоритмов при поиске пропавших без вести людей. «После получения аэрофотоснимков вы несете ответственность за то, как их использовать», — отмечает он. «Идентификация человеческих фигур на изображениях может повлечь за собой юридические проблемы». Как спасатель-альпинист, Джордан сотрудничает с командой геоматиков Туринского политехнического университета в разработке усовершенствованного алгоритма, который мог бы предоставлять спасателям более точную информацию. Это включает в себя более точное географическое определение местоположения каждого подозрительного сигнала, который ИИ идентифицирует на изображениях, что может сделать их проверку более эффективной. «Наша идея состоит в том, чтобы разработать более комплексное программное обеспечение, способное анализировать все серии данных о поисковых операциях и координировать работу команд на месте и дронов в рамках одной системы», — говорит Джордан. «Будущая задача будет заключаться в том, чтобы внедрить эти сложные анализы непосредственно на борту дронов и во время поисково-спасательных полетов». Это может в конечном итоге позволить анализировать изображения ландшафта в режиме реального времени по мере проведения поисковых работ. Есть несколько других поисковых команд, которые работают с организациями по оказанию помощи, чтобы использовать ИИ различными способами для улучшения спасательных операций. Например, исследователи из Университета Глазго в Великобритании недавно представили систему машинного обучения, которая создает виртуальных «агентов», имитирующих поведение пропавшего человека. Они использовали базу данных, учитывающую поведение людей в реальных условиях, когда они теряются на открытом воздухе. Их цель — составить карту мест, на которых спасатели могут сосредоточить свои усилия. В отличие от использования изображений с дронов, такая стратегия прогнозирования может применяться в сложных условиях, таких как лес. По мнению исследователей, в условиях необходимости найти человека до того, как он погибнет от травм или погодных условий, но при этом имея ограниченные ресурсы, такие алгоритмы могут стать важным инструментом для поисково-спасательных служб. В конечном итоге, они могут спасти жизни. Нажмите здесь, чтобы прочитать больше статей BBC News Mundo. Подпишитесь здесь на нашу новую рассылку, чтобы каждую пятницу получать подборку лучших материалов недели. Вы также можете следить за нами на YouTube, Instagram, TikTok, X, Facebook и на нашем канале WhatsApp. И не забывайте, что вы можете получать уведомления в нашем приложении. Загрузите последнюю версию и включите их.