Des étudiants de l'université Carnegie ont mis au point RELand, un système de détection des mines basé sur l'intelligence artificielle.

Par: Anton Kratiuk | hier, 21:29
Des étudiants de l'université Carnegie ont mis au point RELand, un système de détection des mines basé sur l'intelligence artificielle.

Après la fin de la guerre, le plus grand problème de l'Ukraine sera le déminage de vastes territoires. Il s'agit du plus grand pays d'Europe, sans oublier la mer Noire et la mer d'Azov, également truffées de mines.

L'ampleur de la contamination de l'Ukraine par les mines et les munitions non explosées est la plus importante depuis la Seconde Guerre mondiale. Selon diverses estimations, il faudra des dizaines d'années pour déminer l'ensemble du pays, et GLOBSEC (un groupe de réflexion en Slovaquie) estime que l'Ukraine a besoin de 757 ans pour éliminer le problème.

Peut-être que le nouveau développement des enthousiastes de l'université Carnegie Mellon accélérera et simplifiera considérablement ce processus.

Voici ce que nous savons

Des étudiants et des professeurs de l'université ont mis au point un système de détection des mines, RELAND, basé sur l'IA. Comme l'expliquent ses créateurs, le système analyse les données sociodémographiques, les informations sur les caractéristiques géographiques de la zone et indique les endroits où l'IA pense qu'il y a un danger.

L'intelligence artificielle intégrée à RELand simplifie le travail des sapeurs et minimise les risques.

Le développement de RELand a été dirigé par l'étudiant diplômé Mateo Dulce Rubio, qui a grandi en Colombie, où le problème de la contamination minière est aigu. C'est dans ce pays que le programme a été testé pour la première fois et qu'il a été en mesure d'identifier les dangers des mines dans plusieurs zones et d'indiquer des endroits à faible risque, où il n'y avait effectivement pas de mines.

Le système de détection des mines de RELand continuera d'être amélioré et de futurs tests auront lieu dans d'autres pays, dont l'Ukraine et l'Afghanistan.

Source: Bibliothèque numérique ACM