Прочесывание отдаленных районов в поисках пропавших туристов и альпинистов может занять у спасателей недели, а иногда и месяцы. Искусственный интеллект в некоторых случаях способен справиться с этой задачей за считанные часы — и потенциально спасти жизни.
Во время ухудшения погоды с проблемой столкнулись горноспасательные отряды в итальянском регионе Пьемонт.
Пропал опытный итальянский альпинист, хирург-ортопед Никола Ивальдо. 66-летний мужчина не явился на работу.
Ивальдо отправился в поход один в воскресенье в сентябре 2024 года. К сожалению, он не поделился подробностями своего маршрута с друзьями и семьей. Единственным ключом к его местонахождению стал автомобиль, который спасатели нашли припаркованным в деревне Кастелло-ди — Понтецианале, в долине Валле — Вараита.
Спасатели предположили, что Ивальдо, вероятно, направлялся к одной из двух самых выдающихся вершин Кот — Альп, зазубренной вершине Монвизо высотой 3841 метр или близлежащему Висолотто высотой 3348 метров. Это совпало с последним сигналом его мобильного телефона, грубо отслеженным в этом районе.
Однако из-за этого поисково-спасательным командам пришлось прочесать огромную территорию: по широким скалистым склонам обеих гор проложено множество маршрутов, ведущих к вершинам с разных сторон.
«Вся эта территория имеет сотни километров троп», — объясняет Симоне Боббио, представитель Службы спасения гор и спелеологов Пьемонта.
В день исчезновения Ивальдо прекрасная погода привлекла множество людей к самым популярным маршрутам. Однако никто не сообщил, что видел его на этих тропах. Это означало, что Ивальдо, будучи опытным альпинистом, вероятно, направился в один из самых отдаленных уголков гор.
Более пятидесяти спасателей прочесывали местность пешком почти неделю, а вертолет совершил несколько вылетов в надежде обнаружить его с воздуха. Когда в конце сентября выпал ранний снег, надежда знала, оставить его в живых замерли, и поиски были прекращены.
Однако в июле 2025 года поиски тела Ивальдо возобновились.
Но на этот раз Спасательная служба Пьемонта заручилась помощью искусственного интеллекта.
Они использовали программное обеспечение на базе искусственного интеллекта, способное анализировать тысячи фотографий, сделанных дронами, которые могли подлетать близко к скальным стенам и подниматься по многочисленным кулуарам, врезающимся в склоны гор.
Двум Дронам потребовалось всего пять часов, чтобы сделать снимки, и в тот же день они проанализировали места, где спасатели могли сосредоточить свои поиски.
К сожалению, неблагоприятные погодные условия задержали дальнейшую операцию по повторному обследованию этих мест с помощью дронов для более детального осмотра.
Фото предоставлено CNSAS
Через три дня после возобновления поисков тело пропавшего врача было найдено в одном из мест, определенных искусственным интеллектом. Он лежал в кулуаре северной стены Монтвизо на высоте около 3150 м. Тело было эвакуировано вертолетом.
«Ключевым моментом стал красный шлем, который программа пометила как объект интереса», — говорит Боббио.
Хотя для Ивальдо это испытание технологии ИИ в полевых условиях закончилось трагически. Продемонстрировал, насколько полезным этот инструмент может оказаться в будущем при поиске пропавших без вести людей.
При первых поисках использовать эту технологию не удалось, но спасательные команды надеются, что в будущем ее можно будет совместить с традиционными операциями при поиске людей, которые могут быть еще живы.
Использование дронов при поиске тела Ивальдо стало решающим фактором. Благодаря своим размерам и маневренности дроны могли быстро преодолевать труднопроходимую местность, приближаться к скальным стенам и обеспечивать обзор, недоступный с вертолета.
Пилоты дронов посещали этот район несколько раз зимой и весной, чтобы попрактиковаться в полетах. И в горных условиях.
«Мы собрали всю доступную информацию о местности из предыдущей миссии и изучили маршруты восхождений, которые могут представлять интерес для Ивальдо», — говорит СавериоИ зола, пилот дрона и руководитель горноспасательной станции в Турине.
Это позволило им расставить приоритеты в зонах поиска.
Вертолет посадил двух пилотов высоко на склоне горы, ближе к скалам и кулуарам. С помощью дронов они обследовали 183 гектара склона горы, сделав более 2600 фотографий в высоком разрешении.
«Два года назад мы бы сами проанализировали эти фотографии, каждую из них», — говорит Изола.
Но в 2023 году итальянские горные спасатели начали экспериментировать с несколькими программами искусственного интеллекта, обученными обнаруживать значительные несоответствия в цвете или текстуре ландшафта. Это означает, что анализ изображения теперь можно выполнить за считанные часы.
ИИ тщательно изучал изображения, сделанные пилотами дронов, пиксель за пикселем, ища все, что выглядело неуместно на склоне горы. Программа выявила десятки потенциальных аномалий в большом количестве фотографий всего за несколько часов.
Фото предоставлено: Getty Images
Однако выбор, сделанный ИИ, по-прежнему требовал человеческого опыта, чтобы отсеять лишнее.
«Программа могла реагировать на разные вещи, например, на пластиковый мусор или камень необычного цвета», — объясняет Изола.
Она даже может вызывать галлюцинации. Так что нам все равно пришлось сузить поиск, учитывая маршрут, который мог пройти Ивальдо как очень опытный альпинист.
В итоге они остановились на трех возможных местах, в одном из которых находился красный объект.
На следующее утро, когда дроны прилетели проверить эти места, красный объект на одной из фотографий оказался Это шлем Ивальдо. Это помогло спасателям быстро найти тело врача, частично засыпанное снегом и одетое в черное. Если бы ИИ не заметил красную точку на одной из фотографий дрона, ее, возможно, никогда бы не нашли.
«Программа смогла распознать красный цвет, даже несмотря на то, что шлем находился в тени в момент съемки», — добавляет Боббио.
Нахождение человеческих силуэтов на сложной местности имеет свои проблемы.
Это был не первый успешный случай использования такой технологии ИИ в поисковых миссиях.
В 2021 году программное обеспечение, разработанное дочерней компанией Вроцлавского университета в Польше, сыграло ключевую роль в спасении 65-летнего мужчины, пропавшего в Низких Бескидах на юго-востоке страны. Время имело решающее значение, поскольку за день до исчезновения мужчина страдал болезнью Альцгеймера и перенес инсульт.
Фото предоставлено Getty Images
Программа SARUAV проанализировала 782 аэрофотоснимка местности и обнаружила пропавшего человека всего за четыре часа, предоставив спасателям из Бескидской службы его координаты. Считается, что это первый случай, когда такая автоматизированная система обнаружения людей была непосредственно задействована в спасательных операциях.
Два года спустя тот же алгоритм был использован для поиска тела еще одного пропавшего человека в Австрийских Альпах. Другое программное обеспечение, которое ищет пиксели разного цвета в природных ландшафтах, разработанное Ассоциацией поиска и спасения гор Лейк — Дистрикт в Великобритании, использовалось для поиска тела пропавшего туриста в Глен — Ит в Шотландском нагорье в 2023 году.
Однако эта технология по-прежнему имеет множество ограничений в спасательных операциях. Дроны практически бессильны на определенных типах местности, например, в густо заросших лесах или в условиях плохой видимости.
А современное программное обеспечение все еще нуждается в доработке.
Например, эксперты Хорватской горноспасательной службы — одной из первых в ЕС, которая начала использовать дроны еще в 2013 году, — рассказали BBC, что программы искусственного интеллекта такого типа дают затем много ложных результатов на типичной хорватской горной местности. Сочетание растительности и сложного карстового ландшафта с большим количеством различных скальных образований сбивает с толку алгоритмы ИИ.
Ключом к успеху является постоянное совершенствование систем машинного обучения, на которых основаны эти алгоритмы, для повышения их точности в различных типах местности и условиях, говорит Томаш Недзельски, эксперт по геоинформатике из Вроцлавского университета и руководитель команды, разработавшей программу. SARUAV.
По его словам, обнаружение человеческого силуэта на разнообразной местности сопряжено с дополнительными трудностями.
«Лучшие места для использования таких алгоритмов, как SARUAV, — это широкие открытые пространства в дикой природе, где нет больших скоплений людей и меньше шансов, что алгоритм выдаст много ложных срабатываний», — объясняет он. Недзельски.
Фото предоставлено CNSAS
Даниэле Джордан, руководитель группы мониторинга геологических опасностей Итальянского научно-исследовательского института геобиологической защиты (IRPI), чья работа предполагает использование беспилотных летательных аппаратов в целях инженерной геологии, также предупреждает об этических проблемах при использовании алгоритмов для поиска пропавших без вести человек.
«Как только вы получите аэрофотоснимки, вы обязаны их использовать», — говорит он.
«Идентификация человеческих силуэтов на изображениях может стать юридической проблемой».
Работая горноспасателем, Джордан работает с командой специалистов по гематине в Политехническом университете Турина над разработкой улучшенного алгоритма, который предоставит спасателям более точную информацию. Это включает в себя более точную географическую привязку каждого подозрительного признака, который ИИ обнаруживает на изображениях, что сделает их проверку более эффективной.
«Наша идея состоит в том, чтобы разработать более комплексное программное обеспечение, которое сможет анализировать все наборы поисковых данных и управление полевыми группами и дронами в одной системе», — говорит Джордан.
«Задача будущего будет заключаться в реализации этих сложных типов анализа непосредственно на борту дронов во время поисково-спасательных полетов».
Это в конечном итоге позволит анализировать изображения ландшафта в реальном времени непосредственно во время
Есть и другие исследовательские группы, работающие со спасательными организациями и использующие ИИ различными способами.
Например, исследователи из Университета Глазго в Великобритании недавно представили систему машинного обучения, которая создает виртуальных «агентов» для моделирования поведения потерявшегося человека
Они использовали данные, основанные на отчетах о том, как люди ведут себя после того, как заблудились на открытой местности. Цель состоит в том, чтобы создать карту мест, на которых искатели могут сосредоточить свои усилия. В отличие от анализа изображений с дронов, этот прогностический подход может быть применен. К сложным областям, таким как
Исследователи полагают, что в ситуациях, когда человека нужно найти как можно быстрее, прежде чем он умрет от травм или плохой погоды, и в то же время приходится работать с ограниченными ресурсами, такие алгоритмы могут стать важнейшим инструментом поисково-спасательных служб.
В конце концов, они могут спасти жизни.