एआई-संचालित भवन क्षति आकलन: आपदा प्रतिक्रिया में क्रांतिकारी बदलाव

आपदा प्रबंधन में भवन क्षति आकलन एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है, जो प्राकृतिक आपदाओं, सशस्त्र संघर्षों या अन्य विनाशकारी घटनाओं के बाद संरचनात्मक क्षति की गंभीरता का निर्धारण करती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और डीप लर्निंग में प्रगति के साथ, क्षति का पता लगाने में काफी सुधार हुआ है, जिससे तेज़ और अधिक सटीक आकलन उपलब्ध हो रहा है। यह लेख बताता है कि मशीन लर्निंग मॉडल, सैटेलाइट इमेजरी और संरचनात्मक स्वास्थ्य निगरानी तकनीकें किस तरह से क्षति मूल्यांकन को बेहतर बनाती हैं, जिससे कुशल आपातकालीन प्रतिक्रियाएँ संभव होती हैं।

भवन क्षति का पता लगाने में एआई और डीप लर्निंग

AI और डीप लर्निंग के एकीकरण के साथ बिल्डिंग डैमेज डिटेक्शन में तकनीकी क्रांति आई है। पारंपरिक तरीके, जो मैन्युअल निरीक्षण और दृश्य आकलन पर बहुत अधिक निर्भर थे, अक्सर समय लेने वाले, श्रम-गहन और मानवीय त्रुटि के लिए प्रवण थे। आज, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, जियोस्पेशियल एनालिटिक्स और हाई-रिज़ॉल्यूशन सैटेलाइट इमेजरी में प्रगति ने आपदाग्रस्त क्षेत्रों में संरचनात्मक क्षति का आकलन करने के तरीके को बदल दिया है। AI-संचालित मॉडल अब वास्तविक समय में क्षति की स्वचालित रूप से पहचान, वर्गीकरण और मात्रा निर्धारित कर सकते हैं, जिससे प्राकृतिक आपदाओं, युद्ध-संबंधी विनाश और संरचनात्मक विफलताओं के लिए प्रतिक्रिया दक्षता में काफी सुधार हुआ है। न्यूरल नेटवर्क, इंस्टेंस सेगमेंटेशन तकनीक और वास्तविक समय की निगरानी प्रणालियों का लाभ उठाकर, AI-संचालित क्षति आकलन अधिक तेज़, अधिक सटीक और मापनीय है - सरकारों, आपातकालीन प्रतिक्रियाकर्ताओं और शहरी योजनाकारों को डेटा-संचालित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है जो अंततः जीवन बचाते हैं और आर्थिक नुकसान को कम करते हैं।

1. सैटेलाइट इमेजरी और मशीन लर्निंग मॉडल

मशीन लर्निंग (एमएल) और डीप लर्निंग (डीएल) ने रिमोट सेंसिंग अनुप्रयोगों में काफी सुधार किया है, खासकर आपदा क्षति आकलन में। पारंपरिक क्षति मूल्यांकन विधियाँ मैन्युअल निरीक्षणों पर निर्भर करती हैं, जो समय लेने वाली, श्रम-गहन और अक्सर आपदाग्रस्त क्षेत्रों में खतरनाक होती हैं। सैटेलाइट इमेजरी और न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके AI-संचालित क्षति का पता लगाने से प्रभावित इमारतों और बुनियादी ढांचे का स्वचालित, बड़े पैमाने पर और तेजी से आकलन संभव हो जाता है।

डीप लर्निंग मॉडल, खास तौर पर कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN), आपदा घटना से पहले और बाद में संरचनात्मक विसंगतियों का पता लगाने के लिए उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली सैटेलाइट छवियों का विश्लेषण करते हैं। इस प्रक्रिया को परिवर्तन पहचान के रूप में जाना जाता है, जिसमें इमारतों की भौतिक अखंडता में अंतर की पहचान करने के लिए आपदा से पहले और आपदा के बाद की छवियों की तुलना करना शामिल है। क्षति आकलन में AI की प्रभावशीलता उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट, सटीक विभाजन मॉडल और मजबूत वर्गीकरण एल्गोरिदम पर निर्भर करती है।

क्षति का पता लगाने में एआई मॉडल के प्रशिक्षण के लिए डेटासेट

एआई-संचालित क्षति आकलन मॉडल के प्रदर्शन में एक महत्वपूर्ण कारक बड़े पैमाने पर, एनोटेट किए गए डेटासेट की उपलब्धता है। xView2 xBD डेटासेट सैटेलाइट इमेजरी से इमारत क्षति वर्गीकरण में एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले ओपन-सोर्स डेटासेट में से एक है।

मैक्सार के ओपन डेटा प्रोग्राम के ज़रिए बनाया गया xView2 xBD डेटासेट, कई क्षेत्रों में प्राकृतिक आपदाओं से उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली सैटेलाइट तस्वीरें प्रदान करता है। इसमें 15 देशों की 18,336 एनोटेट की गई तस्वीरें हैं, जो आपदा प्रभावित क्षेत्रों के 45,000 वर्ग किलोमीटर से ज़्यादा को कवर करती हैं। प्रत्येक छवि जोड़ी में आपदा से पहले की और आपदा के बाद की तस्वीरें शामिल हैं, जिससे AI मॉडल को इमारत के नुकसान के स्तरों को जानने और वर्गीकृत करने में मदद मिलती है।

क्षति का पता लगाने के लिए गहन शिक्षण मॉडल

सैटेलाइट इमेजरी का उपयोग करके क्षति का पता लगाने के लिए कई डीप लर्निंग आर्किटेक्चर का परीक्षण और कार्यान्वयन किया गया है। सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले मॉडल में शामिल हैं:

1. यू – नेट  - एक सीएनएन-आधारित सिमेंटिक सेगमेंटेशन मॉडल जो इमारतों और उनके क्षति स्तरों की पहचान करने के लिए फीचर मैप निकालता है।
2. मास्क आर – सीएनएन  - एक उदाहरण विभाजन मॉडल जो व्यक्तिगत इमारतों का पता लगाता है और क्षति की गंभीरता का वर्गीकरण प्रदान करता है।
3. बीडीएनेट  - एक बहु-स्तरीय सीएनएन वास्तुकला जो भवन विभाजन और क्षति आकलन के लिए आपदा-पूर्व और आपदा-पश्चात की छवियों को एकीकृत करती है।
4. तेज़ आर – सीएनएन  - एक क्षेत्र-आधारित सीएनएन मॉडल जो क्षतिग्रस्त संरचनाओं की वस्तु का पता लगाने और वर्गीकरण के लिए डिज़ाइन किया गया है।

ये मॉडल उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेजरी से गहन फीचर अभ्यावेदन निकालने के लिए ResNet, EfficientNet और Inception v3 जैसे पूर्व-प्रशिक्षित बैकबोन का उपयोग करते हैं, जिससे सटीक क्षति विभाजन और वर्गीकरण सुनिश्चित होता है।

एआई-आधारित उपग्रह क्षति का पता लगाने में चुनौतियाँ

एआई-संचालित क्षति आकलन में प्रगति के बावजूद, कई चुनौतियाँ बनी हुई हैं:

• डेटा असंतुलन  – xBD डेटासेट “बिना क्षति” वाली इमारतों की ओर झुका हुआ है, जिससे मॉडल के लिए गंभीर क्षति विशेषताओं को प्रभावी ढंग से सीखना मुश्किल हो जाता है।
• छवि गुणवत्ता में भिन्नता  – रिज़ॉल्यूशन, कोण और प्रकाश की स्थिति में अंतर मॉडल के प्रदर्शन को प्रभावित करते हैं।
• अवरोधन और छाया  - धुआं, मलबा और पेड़ों की आड़ जैसी बाधाएं इमारतों की रूपरेखा को अस्पष्ट कर सकती हैं, जिससे पता लगाने की सटीकता कम हो जाती है।
• सामान्यीकरण मुद्दे  - एक आपदा प्रकार (जैसे, तूफान) पर प्रशिक्षित एआई मॉडल विभिन्न आपदा परिदृश्यों (जैसे, भूकंप, युद्ध क्षति) पर खराब प्रदर्शन कर सकते हैं।

इन मुद्दों को कम करने के लिए, शोधकर्ता विभिन्न आपदा घटनाओं में मॉडल की मजबूती में सुधार करने के लिए डेटा संवर्द्धन तकनीकों (यादृच्छिक क्रॉपिंग, रोटेशन, चमक समायोजन) और स्थानांतरण सीखने के तरीकों को अपनाते हैं।

2. युद्ध में एआई - क्षति आकलन

रूस-यूक्रेन के बीच चल रहे युद्ध ने युद्ध क्षेत्रों में एआई-संचालित क्षति आकलन की तत्काल आवश्यकता को प्रदर्शित किया है। प्राकृतिक आपदाओं के विपरीत, युद्ध-संबंधी विनाश अक्सर लक्षित बमबारी, मिसाइल हमलों और गोलाबारी के परिणामस्वरूप होता है, जिससे व्यापक, अप्रत्याशित और स्थानीय क्षति होती है।

एआई-संचालित युद्ध क्षति आकलन में मदद मिलती है:

• मानवीय सहायता समन्वय  – तत्काल राहत प्रयासों के लिए गंभीर रूप से प्रभावित क्षेत्रों की पहचान करना।
• पुनर्निर्माण योजना  – पुनर्निर्माण के लिए क्षतिग्रस्त बुनियादी ढांचे को प्राथमिकता देना।
• कानूनी दस्तावेज  – युद्ध अपराधों की जांच के लिए दृश्य साक्ष्य उपलब्ध कराना।

युद्ध-संबंधी विनाश का आकलन करने के लिए, शोधकर्ताओं ने प्राकृतिक आपदा डेटा (जैसे, xBD डेटासेट) पर प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल को अनुकूलित किया है, ताकि गूगल अर्थ और मैक्सार उपग्रह इमेजरी का उपयोग करके संघर्ष से क्षतिग्रस्त इमारतों का मूल्यांकन किया जा सके।

युद्ध में चुनौतियाँ – क्षति का पता लगाना

एआई का उपयोग करके युद्ध-संबंधी क्षति का विश्लेषण करना अद्वितीय चुनौतियाँ प्रस्तुत करता है:

1. क्षति पैटर्न में अंतर  - युद्ध से होने वाली तबाही प्राकृतिक आपदाओं से भिन्न होती है, जिसमें अक्सर बाढ़ या हवा से होने वाली क्षति के बजाय प्रत्यक्ष विस्फोट, आंशिक संरचनात्मक पतन और झुलसी हुई इमारतें शामिल होती हैं।
2. सीमित प्रशिक्षण डेटा  - प्राकृतिक आपदाओं के विपरीत, xBD के बराबर कोई बड़े पैमाने पर, सार्वजनिक रूप से उपलब्ध युद्ध क्षति डेटासेट नहीं है।
3. छवि की कमी और गुणवत्ता संबंधी समस्याएं  – संघर्ष क्षेत्रों के उपग्रह चित्र वर्गीकृत या अनुपलब्ध हो सकते हैं, तथा उपलब्ध चित्र प्रायः कम रिजोल्यूशन वाले या बादलों से ढके हुए हो सकते हैं।
4. युद्ध क्षेत्रों की गतिशील प्रकृति  - प्राकृतिक आपदाओं के विपरीत, सक्रिय संघर्ष क्षेत्रों में विनाश जारी रहता है, जिससे स्थिर “पहले और बाद” की तुलना कम प्रभावी हो जाती है।

युद्ध में एआई का भविष्य – क्षति आकलन

एआई-संचालित युद्ध क्षति का पता लगाने की क्षमता को बढ़ाने के लिए, शोधकर्ता निम्नलिखित विकसित कर रहे हैं:

• कस्टम युद्ध – क्षति डेटासेट  – विशिष्ट एआई मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए एनोटेटेड युद्ध इमेजरी एकत्र करना।
• ड्रोन-आधारित एआई एकीकरण  – वास्तविक समय एआई विश्लेषण के लिए उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियों को कैप्चर करने के लिए यूएवी का उपयोग करना।
• मल्टीमॉडल डेटा फ़्यूज़न  – अधिक सटीकता के लिए उपग्रह, ड्रोन और जमीनी स्तर की छवियों का संयोजन।
• वास्तविक समय एआई निगरानी  – नए उपग्रह चित्र उपलब्ध होते ही क्षति रिपोर्ट को स्वचालित रूप से अपडेट करने के लिए क्लाउड प्लेटफार्मों में एआई मॉडल तैनात करना।

युद्ध क्षेत्रों में एआई-संचालित क्षति आकलन, तेजी से आपदा प्रतिक्रिया, कुशल मानवीय सहायता वितरण और संघर्ष प्रभावित क्षेत्रों में दीर्घकालिक बुनियादी ढांचे के पुनर्निर्माण की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है।

क्षति आकलन के लिए एआई-संचालित मॉडल

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और डीप लर्निंग में प्रगति ने इमारत के नुकसान के आकलन की सटीकता और दक्षता में काफी सुधार किया है। ये एआई-संचालित मॉडल क्षतिग्रस्त संरचनाओं का पता लगाने और उन्हें वर्गीकृत करने के लिए उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली सैटेलाइट इमेजरी, भूकंपीय डेटा और छवि विभाजन तकनीकों का लाभ उठाते हैं। तीन प्रमुख क्षेत्र जहां एआई मॉडल क्षति के आकलन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, उनमें छवि विभाजन, क्षति वर्गीकरण और वास्तविक समय संरचनात्मक स्वास्थ्य निगरानी (एसएचएम) शामिल हैं।

1. यू - नेट और मास्क आर - छवि विभाजन के लिए सीएनएन

इमारत के नुकसान के आकलन में प्राथमिक कार्यों में से एक छवि विभाजन है, जिसमें उपग्रह चित्रों से इमारतों की पहचान और रूपरेखा बनाना और उनकी संरचनात्मक अखंडता को वर्गीकृत करना शामिल है। इस उद्देश्य के लिए उपयोग किए जाने वाले दो सबसे प्रभावी डीप लर्निंग मॉडल यू-नेट और मास्क आर-सीएनएन हैं।

बिल्डिंग सेगमेंटेशन के लिए यू-नेट मॉडल

यू-नेट एक व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) है जिसे सिमेंटिक सेगमेंटेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है। मूल रूप से बायोमेडिकल इमेज सेगमेंटेशन के लिए विकसित, यू-नेट आपदा क्षति आकलन के लिए उपग्रह छवियों को संसाधित करने में अत्यधिक प्रभावी साबित हुआ है।

यू-नेट एक एनकोडर-डिकोडर वास्तुकला का अनुसरण करता है:

• एनकोडर (संकुचन पथ)यह अनुभाग कई कन्वोल्यूशनल और पूलिंग परतों को लागू करके इनपुट छवि से स्थानिक विशेषताओं को निकालता है, धीरे-धीरे स्थानिक आयामों को कम करते हुए विशेषता गहराई को बढ़ाता है।
• अड़चन परतनिम्नतम-रिज़ॉल्यूशन परत, जहाँ उच्च-स्तरीय विशेषताएँ सीखी जाती हैं।
• डिकोडर (विस्तार पथ)यह अपसैंपलिंग प्रक्रिया वस्तुओं के स्थानिक स्थानों को सीखते हुए छवि रिज़ॉल्यूशन को पुनर्स्थापित करती है, जिससे सटीक विभाजन संभव होता है।

क्षति का पता लगाने के लिए इसके प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए, यू-नेट का विभिन्न बैकबोन के साथ परीक्षण किया गया है, जिनमें शामिल हैं:

• रेसनेट34  - एक हल्का लेकिन शक्तिशाली फीचर एक्सट्रैक्टर।
• सेरेसनेक्स्ट50  - एक उन्नत ResNet आर्किटेक्चर जो फीचर प्रतिनिधित्व को बढ़ाता है।
• इन्सेप्शन v3  - बहु-स्तरीय सुविधा निष्कर्षण प्रदान करता है, विभाजन सटीकता में सुधार करता है।
• एफिशिएंटनेट B4  – कम कम्प्यूटेशनल संसाधनों के साथ बेहतर सटीकता के लिए अनुकूलित।

क्षति का पता लगाने में यू-नेट का प्रदर्शन

यू-नेट इमारतों को स्थानीयकृत करने में अच्छा प्रदर्शन करता है, लेकिन नुकसान के विभिन्न स्तरों को सटीक रूप से वर्गीकृत करने में इसकी सीमाएँ हैं। यह अवरोधों, छायाओं और घनी आबादी वाले वातावरण से जूझता है, जिससे शोधकर्ताओं को मास्क आर-सीएनएन जैसे वैकल्पिक मॉडल तलाशने पड़ते हैं।

मास्क आर - इंस्टेंस सेगमेंटेशन के लिए सीएनएन

जबकि यू-नेट अर्थगत विभाजन प्रदान करता है, मास्क आर-सीएनएन एक अधिक उन्नत गहन शिक्षण मॉडल है जो उदाहरण विभाजन करता है, जिसका अर्थ है कि यह न केवल इमारतों का पता लगाता है और उन्हें विभाजित करता है, बल्कि एक दृश्य के भीतर क्षति के व्यक्तिगत उदाहरणों की पहचान भी करता है।

मास्क आर – सीएनएन फास्टर आर – सीएनएन का एक विस्तार है, जो एक ऑब्जेक्ट डिटेक्शन फ्रेमवर्क है। यह बाउंडिंग बॉक्स के साथ-साथ ऑब्जेक्ट मास्क की भविष्यवाणी करने के लिए एक सेगमेंटेशन शाखा पेश करता है। मॉडल तीन चरणों में काम करता है:

1. क्षेत्र प्रस्ताव नेटवर्क (RPN): संभावित क्षेत्र (बाउंडिंग बॉक्स) उत्पन्न करता है जहां ऑब्जेक्ट स्थित हो सकते हैं।
2. फ़ीचर निष्कर्षण और वर्गीकरण: पता लगाई गई वस्तुओं को वर्गीकृत करने के लिए CNN-आधारित बैकबोन (जैसे, ResNet) का उपयोग करता है।
3. मास्क भविष्यवाणीएक विभाजन शाखा पिक्सेल-स्तरीय मास्क उत्पन्न करने के लिए एक पूरी तरह से जुड़े नेटवर्क को लागू करती है।

क्षति आकलन में मास्क आर – सीएनएन के लाभ

• यह केवल छवि स्तर पर क्षति को वर्गीकृत करने के बजाय व्यक्तिगत रूप से क्षतिग्रस्त इमारतों का पता लगा सकता है।
• घनी संरचनाओं वाले शहरी वातावरण में अच्छा प्रदर्शन करता है।
• क्षति के विभिन्न गंभीरता स्तरों की पहचान करते हुए बहु-वर्ग वर्गीकरण प्रदान करता है।

शोधकर्ताओं ने पाया है कि वर्गीकरण के लिए इनसेप्शन v3 के साथ सेगमेंटेशन के लिए मास्क आर - सीएनएन को संयोजित करने से क्षति का पता लगाने में अधिक सटीकता मिलती है। यह समूह दृष्टिकोण सटीक स्थानीयकरण और मजबूत क्षति वर्गीकरण दोनों को सक्षम बनाता है, जिससे परिणामों में काफी सुधार होता है।

2. एआई का उपयोग करके क्षति वर्गीकरण

एक बार जब इमारतों का पता लगा लिया जाता है और उन्हें खंडित कर दिया जाता है, तो अगला चरण क्षति का वर्गीकरण होता है - संरचनात्मक प्रभाव के स्तर का निर्धारण करना। 

क्षति वर्गीकरण में AI का प्रदर्शन

परीक्षण किए गए विभिन्न डीप लर्निंग मॉडलों में, मास्क आर – सीएनएन + क्लासिफायर एन्सेम्बल ने सबसे अच्छे परिणाम दिखाए हैं। नियंत्रित डेटासेट में, इस दृष्टिकोण ने हासिल किया:

• F1 - स्कोर 0.80 से अधिक, जो उच्च वर्गीकरण सटीकता को दर्शाता है।
• उच्च रिकॉल, यह सुनिश्चित करता है कि अधिकांश क्षतिग्रस्त इमारतों की सही पहचान की जाए।

हालाँकि, जब यूक्रेन में युद्ध क्षति आकलन जैसे बाहरी डेटासेट पर परीक्षण किया गया, तो मॉडल की सटीकता में लगभग 10% की गिरावट आई। प्रदर्शन में यह गिरावट एआई-आधारित क्षति आकलन में एक प्रमुख मुद्दे को उजागर करती है:

• विभिन्न वातावरणों में सामान्यीकरण के लिए प्रशिक्षण डेटासेट विविध और संतुलित होना चाहिए।
• युद्ध से होने वाली क्षति की संरचनात्मक विशेषताएं प्राकृतिक आपदाओं से भिन्न होती हैं, जिसके लिए विशेष प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है।

इन चुनौतियों पर काबू पाने के लिए, शोधकर्ता विभिन्न प्रकार की आपदाओं और युद्ध-संबंधी विनाश में मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए स्थानांतरण अधिगम और डोमेन अनुकूलन तकनीकों पर काम कर रहे हैं।

3. एआई का उपयोग करके संरचनात्मक स्वास्थ्य निगरानी (एसएचएम)

सैटेलाइट इमेजरी के अलावा, AI का इस्तेमाल रियल-टाइम स्ट्रक्चरल हेल्थ मॉनिटरिंग (SHM) में भी किया जाता है। यह विधि भूकंप से होने वाले नुकसान का तुरंत पता लगाने के लिए बिल्डिंग-माउंटेड सेंसर का इस्तेमाल करती है।

केस स्टडी: जापान में एआई-आधारित एसएचएम

जापान में टोयोहाशी यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं ने एक एआई-संचालित भूकंप क्षति आकलन प्रणाली विकसित की है। यह प्रणाली भूकंप से होने वाले नुकसान के स्तरों को वर्गीकृत करने के लिए इमारतों में स्थापित भूकंपीय सेंसर से डेटा का विश्लेषण करती है।

AI-आधारित SHM कैसे काम करता है

1. भूकंपीय सेंसर भूकंप के दौरान कंपन को रिकॉर्ड करते हैं।
2. एआई मॉडल संरचनात्मक विसंगतियों का पता लगाने के लिए भूकंपीय डेटा से वेवलेट स्पेक्ट्रा का विश्लेषण करते हैं।
3. कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) इमारतों को इस प्रकार वर्गीकृत करते हैं: सुरक्षित - कोई संरचनात्मक क्षति नहीं पाई गई। सावधानी आवश्यक - मामूली क्षति है, आगे निरीक्षण की आवश्यकता है। खतरनाक - गंभीर क्षति, तत्काल निकासी की आवश्यकता है।

जापान में एआई-आधारित एसएचएम की तैनाती

• जापान के हिगाशी-मिकावा क्षेत्र ने एआई-संचालित एसएचएम को क्रियान्वित किया है।
• स्थानीय सरकारी कार्यालयों और आपातकालीन केंद्रों को भूकंप के कुछ ही मिनटों के भीतर ईमेल के माध्यम से वास्तविक समय की क्षति रिपोर्ट प्राप्त हो जाती है।
• यह प्रणाली त्वरित निर्णय लेने में सक्षम बनाती है, जिससे भौतिक निरीक्षण के लिए आवश्यक समय कम हो जाता है।

पारंपरिक तरीकों की तुलना में एआई-आधारित एसएचएम के लाभएआई-आधारित संरचनात्मक निगरानी का भविष्य

वास्तविक समय की निगरानी को और बेहतर बनाने के लिए, शोधकर्ता IoT सेंसर, ड्रोन और AI को एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत कर रहे हैं जो बुनियादी ढांचे की स्थिरता पर लाइव अपडेट प्रदान करते हैं। भविष्य के विकास में शामिल हैं:

• एआई-संचालित प्रारंभिक चेतावनी प्रणालियां संभावित भवन विफलताओं की भविष्यवाणी करती हैं।
• आपातकालीन प्रतिक्रिया टीमों के बीच वास्तविक समय डेटा साझा करने के लिए क्लाउड प्लेटफार्मों के साथ एकीकरण।
• भूकंप के अलावा तूफान, विस्फोट और संरचनात्मक क्षति से होने वाली क्षति की निगरानी के लिए विस्तार।

क्षति आकलन के लिए AI-संचालित मॉडल आपदा प्रतिक्रिया और बुनियादी ढांचे की निगरानी को बदल रहे हैं। यू-नेट और मास्क आर-सीएनएन बिल्डिंग सेगमेंटेशन में प्रमुख खिलाड़ी हैं, जबकि इनसेप्शन v3 जैसे वर्गीकरण मॉडल क्षति आकलन को परिष्कृत करते हैं। AI सैटेलाइट इमेजरी से भी आगे बढ़ता है, जिसमें रीयल-टाइम SHM सिस्टम भूकंपीय डेटा का उपयोग करके मिनटों के भीतर भूकंप से होने वाले नुकसान का आकलन करता है।

हालाँकि, सामान्यीकरण एक चुनौती बनी हुई है, क्योंकि एक आपदा प्रकार पर प्रशिक्षित मॉडल अन्य पर बेहतर प्रदर्शन नहीं कर सकते हैं। इसे संबोधित करने के लिए, शोधकर्ता डेटासेट विविधता, स्थानांतरण सीखने और मल्टीमॉडल डेटा एकीकरण पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। जैसे-जैसे AI तकनीक आगे बढ़ेगी, स्वचालित क्षति आकलन तेज़, अधिक सटीक और अधिक व्यापक रूप से लागू होगा, जिससे अंततः जान बचेगी और आपदाग्रस्त क्षेत्रों में आर्थिक नुकसान कम होगा।

केस स्टडीज़: क्षति का पता लगाने में एआई

वास्तविक दुनिया की आपदा परिदृश्यों में एआई-संचालित मॉडल के अनुप्रयोग ने क्षति का पता लगाने, स्थानीयकरण और आकलन में महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित किए हैं। डीप लर्निंग फ्रेमवर्क, सैटेलाइट इमेजरी और स्ट्रक्चरल हेल्थ मॉनिटरिंग (SHM) तकनीकों का लाभ उठाकर, शोधकर्ताओं ने आपदा के बाद इमारत की अखंडता का मूल्यांकन करने के लिए अत्यधिक प्रभावी तरीके विकसित किए हैं। नीचे, हम भूकंप से होने वाले नुकसान के आकलन और संरचनात्मक क्षति के स्थानीयकरण पर एआई के प्रभाव को प्रदर्शित करने वाले दो केस स्टडीज़ का पता लगाते हैं।

1. तुर्की में भूकंप से हुए नुकसान का आकलन (2023)

6 फरवरी, 2023 को, तुर्की में लगातार दो बार 7.8 तीव्रता के भूकंप आए, जिससे लगभग 300 किलोमीटर के दायरे में 30 से ज़्यादा बड़े शहर प्रभावित हुए। इस विनाशकारी घटना के कारण बड़े पैमाने पर इमारतें ढह गईं, बुनियादी ढांचे में खराबी आई और मानवीय संकट पैदा हो गए। बड़े पैमाने पर विनाश को देखते हुए, आपातकालीन प्रतिक्रिया, संसाधन आवंटन और आपदा के बाद पुनर्निर्माण योजना के लिए एक तेज़ और सटीक इमारत क्षति आकलन महत्वपूर्ण था।

इस चुनौती का समाधान करने के लिए, शोधकर्ताओं ने BDANet (बिल्डिंग डैमेज असेसमेंट नेटवर्क) विकसित किया, जो एक उन्नत गहन शिक्षण ढांचा है, जिसे भूकंप के बाद भवन क्षति का त्वरित मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

बीडीएनेट एक दो-चरणीय कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) है जो उच्च-रिज़ॉल्यूशन उपग्रह छवियों से भवन क्षति का आकलन करने के लिए मल्टीस्केल फ़ीचर निष्कर्षण और क्रॉस-डायरेक्शनल अटेंशन मैकेनिज्म को एकीकृत करता है। मॉडल को वर्ल्डव्यू2 इमेजरी का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था, एक डेटासेट जिसमें प्रभावित क्षेत्रों की आपदा से पहले और आपदा के बाद की उपग्रह छवियां शामिल हैं।

चरण 1: यू-नेट का उपयोग करके पहचान बनाना

• बीडीएनेट ने सर्वप्रथम आपदा-पूर्व चित्रों से भवन की रूपरेखा निकालने के लिए यू-नेट-आधारित विभाजन मॉडल का उपयोग किया।
• यू-नेट एनकोडर-डिकोडर आर्किटेक्चर स्थानिक विवरणों को संरक्षित करते हुए व्यक्तिगत भवन संरचनाओं की पहचान करता है।
• परिणामी विभाजन मास्क क्षति वर्गीकरण चरण के लिए आधार रेखा संदर्भ बनाते हैं।

चरण 2: मल्टीस्केल CNN का उपयोग करके क्षति वर्गीकरण

• खंडित भवन क्षेत्रों को फिर मल्टीस्केल कन्वोल्यूशनल नेटवर्क (सीएनएन) का उपयोग करके संसाधित किया जाता है।
• यह मॉडल एक क्रॉस-डायरेक्शनल अटेंशन (सीडीए) मॉड्यूल को एकीकृत करता है, जो कई पैमानों पर आपदा से पहले और बाद की छवियों की तुलना करके फीचर निष्कर्षण को बढ़ाता है।
• क्षति वर्गीकरण आउटपुट प्रत्येक इमारत को चार श्रेणियों में से एक में रखता है: कोई क्षति नहीं, मामूली क्षति, बड़ी क्षति, नष्ट।

प्रदर्शन और परिणाम

बीडीएनेट का प्रयोग तुर्की के भूकंप प्रभावित क्षेत्रों में किया गया, जहां यह सफलतापूर्वक:

• प्रभावित क्षेत्र में 15.67% गंभीर रूप से क्षतिग्रस्त भवनों की पहचान की गई।
• संरचनात्मक क्षति के विभिन्न स्तरों में अंतर करने में उच्च परिशुद्धता का प्रदर्शन किया।
• मैनुअल निरीक्षण समय में कमी, जिससे बचाव दलों की शीघ्र तैनाती संभव हो सकेगी।

BDANet के साथ सटीकता में सुधार

सटीकता बढ़ाने के लिए, BDANet ने डेटा संवर्द्धन तकनीकों को शामिल किया, जिनमें शामिल हैं:

• उपग्रह चित्रों को सामान्य बनाने के लिए कंट्रास्ट और चमक समायोजन।
• सामान्यीकरण में सुधार के लिए रोटेशन और स्केलिंग परिवर्तन।
• प्राकृतिक आपदा डेटासेट से सीखने का स्थानांतरण, भूकंप से होने वाली क्षति के पैटर्न के लिए अनुकूलनशीलता सुनिश्चित करना।

भूकंप के बाद के आकलन पर प्रभाव

आपदा के बाद के वातावरण में BDANet की तैनाती से प्रतिक्रिया समय में उल्लेखनीय सुधार हुआ है: आपातकालीन प्रतिक्रियाकर्ताओं के लिए क्षति मानचित्रण को स्वचालित करना। पिछले AI मॉडल की तुलना में क्षति का पता लगाने में गलत सकारात्मकता को कम करना। बचाव कार्यों के लिए उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों को प्राथमिकता देने में अधिकारियों को सक्षम बनाना।

2. इमारतों में एआई-आधारित क्षति स्थानीयकरण

उपग्रह आधारित आकलन से परे, AI संरचनात्मक स्वास्थ्य निगरानी (SHM) को भी बदल रहा है। AI-संचालित SHM प्रणालियाँ भवन की स्थिरता का मूल्यांकन करने के लिए वास्तविक समय के भूकंपीय डेटा का उपयोग करती हैं, जिससे बहु-मंजिला संरचनाओं में तत्काल क्षति का स्थानीयकरण सुनिश्चित होता है।

एल्सेवियर के शोधकर्ताओं ने इमारतों में एआई-संचालित क्षति स्थानीयकरण के लिए एक अप्रशिक्षित शिक्षण दृष्टिकोण प्रस्तावित किया है। यह विधि भूकंपीय तरंग प्रतिक्रियाओं में विसंगतियों का पता लगाने, फर्श स्तर पर संरचनात्मक कमजोरियों को इंगित करने पर केंद्रित है।

एआई - संचालित संरचनात्मक क्षति स्थानीयकरण विधि

यह दृष्टिकोण कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) ढांचे पर निर्भर करता है जो भूकंपीय सेंसर डेटा का विश्लेषण करके यह निर्धारित करता है कि बहुमंजिला इमारत में कौन सी मंजिलों को नुकसान पहुंचा है।

मुख्य कार्यप्रणाली

1. स्वस्थ्य – राज्य डेटा के साथ प्रशिक्षण। पारंपरिक AI मॉडल के विपरीत, जिसके लिए लेबल किए गए डेटासेट की आवश्यकता होती है, यह मॉडल अप्रशिक्षित शिक्षण का उपयोग करता है। CNN को केवल स्वस्थ-स्थिति संरचनात्मक प्रतिक्रियाओं पर प्रशिक्षित किया जाता है, जिससे यह क्षति होने पर वास्तविक समय में विसंगतियों का पता लगा सकता है।
2. भूकंपीय प्रतिक्रिया विश्लेषण. एआई मॉडल इमारत की अलग-अलग मंजिलों पर लगे सेंसर से कंपन डेटा की निगरानी करता है। विसंगतियों का पता लगाने के लिए सहसंबंध गुणांक (सीसी) का उपयोग करके क्षति से पहले और क्षति के बाद की तरंगों की तुलना की जाती है।
3. क्षति वर्गीकरण. भूकंपीय तरंगरूप विचलन के परिमाण के आधार पर, मॉडल क्षति के स्तर निर्धारित करता है।

परीक्षण और प्रदर्शन मूल्यांकन

एआई-संचालित भूकंपीय क्षति पहचान मॉडल का परीक्षण सिमुलेशन अध्ययन और वास्तविक दुनिया प्रयोगों का उपयोग करके किया गया:

1. सिमुलेशन अध्ययन. इंजीनियर्ड भूकंपीय घटनाओं के साथ बहु-मंजिला इमारत मॉडल पर लागू किया गया। मॉडल ने सटीक रूप से पता लगाया कि कौन सी मंजिलें संरचनात्मक कमज़ोरी प्रदर्शित करती हैं।
2. प्रायोगिक सत्यापन. मॉडल को शेकिंग टेबल प्रयोग का उपयोग करके भौतिक परीक्षणों में तैनात किया गया था। वास्तविक समय के भूकंपीय रीडिंग का विश्लेषण किया गया, जिससे उच्च परिशुद्धता के साथ क्षति स्थानीयकरण को इंगित करने की एआई मॉडल की क्षमता की पुष्टि हुई।

उच्च भूकंपीय गतिविधि वाले क्षेत्रों में, एआई-संचालित एसएचएम को आईओटी सेंसर के साथ एकीकृत करने से तेज, सुरक्षित और अधिक कुशल संरचनात्मक निगरानी संभव होती है, जिससे भूकंप के बाद द्वितीयक आपदाओं का जोखिम कम हो जाता है।

AI को बढ़ाना – फ्लाईपिक्स AI के साथ संचालित क्षति का पता लगाना

भू-स्थानिक एआई में, तेज़, मापनीय और सटीक क्षति आकलन उपकरणों की मांग लगातार बढ़ रही है। जैसे-जैसे संगठन आपदा के बाद के मूल्यांकन और आपातकालीन प्रतिक्रिया को बेहतर बनाते हैं, एआई प्लेटफ़ॉर्म जैसे को एकीकृत करना फ्लाईपिक्स एआई क्षति का पता लगाने वाले वर्कफ़्लो में बदलाव से गति और परिशुद्धता दोनों में उल्लेखनीय सुधार हो सकता है।

फ्लाईपिक्स एआई में, हम भू-स्थानिक बुद्धिमत्ता और स्वचालित वस्तु पहचान में विशेषज्ञ हैं। हमारा प्लेटफ़ॉर्म उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली सैटेलाइट इमेजरी को संसाधित करने के लिए उन्नत डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है, जिससे बड़े आपदा क्षेत्रों में वास्तविक समय में संरचनात्मक क्षति की पहचान की जा सकती है। बिल्डिंग डैमेज असेसमेंट पाइपलाइनों में फ्लाईपिक्स एआई को एकीकृत करने से एआई-संचालित आपदा प्रतिक्रिया में दक्षता और विश्वसनीयता बढ़ती है।

फ्लाईपिक्स एआई किस प्रकार क्षति का पता लगाने और वर्गीकरण का समर्थन करता है

फ्लाईपिक्स एआई में हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके क्षति का पता लगाने और वर्गीकरण के लिए उन्नत समाधान प्रदान करते हैं। हमारी तकनीक संरचनात्मक मुद्दों की पहचान करने, गंभीरता का आकलन करने और क्षति के प्रकारों को सटीकता के साथ वर्गीकृत करने के लिए उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों और वीडियो को संसाधित करती है। मशीन लर्निंग मॉडल का लाभ उठाकर, हम व्यवसायों को निरीक्षणों को सुव्यवस्थित करने, मैन्युअल प्रयास को कम करने और रखरखाव और मरम्मत प्रक्रियाओं में निर्णय लेने में सुधार करने में सक्षम बनाते हैं।

स्वचालित वस्तु पहचान और भवन विभाजन

फ्लाईपिक्स एआई आपदा से पहले की सैटेलाइट तस्वीरों से बिल्डिंग फुटप्रिंट्स की पहचान करता है और उन्हें निकालता है, आपदा के बाद की तस्वीरों को ओवरले करके संरचनात्मक परिवर्तनों का पता लगाता है, और परिष्कृत क्षति वर्गीकरण के लिए यू-नेट और मास्क आर-सीएनएन जैसे डीप लर्निंग मॉडल लागू करता है। इंटरैक्टिव जियोस्पेशियल विश्लेषण उपकरणों के साथ, संगठन मैन्युअल एनोटेशन समय को काफी कम कर सकते हैं और आपदा के बाद के आकलन में तेजी ला सकते हैं।

आपदा प्रतिक्रिया के लिए उच्च-रिज़ॉल्यूशन परिवर्तन का पता लगाना

एआई-संचालित फीचर तुलना आपदा से पहले और बाद की छवियों का सटीक विश्लेषण करने की अनुमति देती है। मल्टीस्पेक्ट्रल डेटा प्रोसेसिंग छिपी हुई दरारों और संरचनात्मक तनाव का पता लगाने में मदद करती है, जबकि क्षति की गंभीरता का स्वचालित वर्गीकरण आपातकालीन प्रतिक्रियाकर्ताओं और शहरी योजनाकारों के लिए तेजी से निर्णय लेने को सुनिश्चित करता है।

आपदा के लिए कस्टम एआई मॉडल प्रशिक्षण – विशिष्ट क्षति का पता लगाना

फ्लाईपिक्स एआई विभिन्न आपदा प्रकारों के लिए कस्टम एआई मॉडल के प्रशिक्षण को सक्षम बनाता है, उपयोगकर्ता-परिभाषित एनोटेशन के साथ क्षति वर्गीकरण सटीकता में सुधार करता है। यह प्लेटफ़ॉर्म एआई मॉडल को नए वातावरण के अनुकूल बनाता है और यूक्रेन में युद्ध-क्षतिग्रस्त इमारत का पता लगाने के लिए सफलतापूर्वक लागू किया गया है, जहाँ पारंपरिक डेटासेट कम पड़ जाते हैं।

वास्तविक समय निगरानी और निर्णय समर्थन 

फ्लाईपिक्स एआई आपातकालीन प्रतिक्रिया प्रणालियों में सहजता से एकीकृत होता है, जो चल रहे नुकसान को ट्रैक करने के लिए लाइव भू-स्थानिक निगरानी प्रदान करता है। एपीआई एक्सेस सरकार और राहत संगठनों के साथ वास्तविक समय एकीकरण की अनुमति देता है, जबकि एनालिटिक्स डैशबोर्ड प्रभावित क्षेत्रों को विज़ुअलाइज़ करते हैं और बचाव कार्यों को प्राथमिकता देने में मदद करते हैं। संरचनात्मक स्वास्थ्य निगरानी (SHM) प्रणालियों में उपयोग किए जाने पर, फ्लाईपिक्स एआई इमारत की स्थिरता पर तत्काल अलर्ट देता है, जिससे द्वितीयक आपदाओं को रोकने में मदद मिलती है।

फ्लाईपिक्स एआई क्यों एआई-आधारित क्षति आकलन के लिए एक गेम-चेंजर है

• क्षमता  - स्वचालित एआई एनोटेशन मैनुअल लेबलिंग समय को 99.7% तक कम कर देता है, जिससे मूल्यांकन समय घंटों से सेकंडों में कम हो जाता है, जिससे आपदा प्रतिक्रिया में तेजी आती है।
• अनुमापकता  – फ्लाईपिक्स एआई भू-स्थानिक एआई मॉडल को शहरी बुनियादी ढांचे की निगरानी से लेकर आपदा के बाद के नुकसान के मूल्यांकन तक, विभिन्न परिदृश्यों के लिए अनुकूलनशीलता सुनिश्चित करते हुए, विभिन्न उद्योगों में स्केल करने में सक्षम बनाता है।
• निर्बाध एकीकरण  - यह प्लेटफॉर्म मल्टीस्पेक्ट्रल और हाइपरस्पेक्ट्रल डेटा का समर्थन करता है, तथा मैक्सार, गूगल अर्थ और ईएसए के कोपरनिकस प्रोग्राम जैसे प्रदाताओं से उच्च-रिज़ॉल्यूशन उपग्रह इमेजरी के साथ संगतता सुनिश्चित करता है, जिससे यह क्षति आकलन के लिए एक बहुमुखी उपकरण बन जाता है।

जैसे-जैसे AI-संचालित आपदा प्रतिक्रिया विकसित होती है, FlyPix AI स्वचालित ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, उच्च-रिज़ॉल्यूशन परिवर्तन पहचान और वास्तविक समय AI विश्लेषण के साथ भवन क्षति मूल्यांकन को बदल रहा है। चाहे तुर्की में भूकंप से हुए नुकसान का आकलन हो या यूक्रेन में युद्ध से संबंधित विनाश, FlyPix AI आपदा आकलन और आपातकालीन प्रतिक्रिया के लिए सटीक, तेज़ और स्केलेबल समाधान प्रदान करता है।

फ्लाईपिक्स एआई के साथ आज ही एआई-संचालित आपदा आकलन के भविष्य का अन्वेषण करें।

निष्कर्ष

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और गहन शिक्षण की उन्नति ने आपदाओं, युद्धों और अन्य विनाशकारी घटनाओं के बाद भवन क्षति आकलन में क्रांति ला दी है। सैटेलाइट इमेजरी, मशीन लर्निंग और डीप न्यूरल नेटवर्क का लाभ उठाने वाले स्वचालित तरीके संरचनात्मक क्षति का तेजी से और सटीक मूल्यांकन करने की अनुमति देते हैं, जो समय पर आपातकालीन प्रतिक्रिया और पुनर्निर्माण प्रयासों के लिए महत्वपूर्ण है। यू-नेट, मास्क आर-सीएनएन और बीडीएनेट जैसे आधुनिक मॉडलों ने क्षति का पता लगाने में उच्च परिशुद्धता का प्रदर्शन किया है, खासकर जब विविध और संतुलित डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है।

इन प्रगतियों के बावजूद, चुनौतियाँ बनी हुई हैं - विभिन्न छवि स्रोतों में सटीकता में सुधार, ओपन-एक्सेस डेटा गुणवत्ता को बढ़ाना और वास्तविक समय के समाधानों को लागू करना आगे की प्रगति के लिए महत्वपूर्ण हैं। क्षति आकलन का भविष्य क्लाउड कंप्यूटिंग, ड्रोन और IoT सेंसर के साथ AI को एकीकृत करने में निहित है ताकि तात्कालिक आपदा प्रभाव विश्लेषण को सक्षम किया जा सके। ये नवाचार सरकारों, मानवीय संगठनों और इंजीनियरों को लचीले बुनियादी ढांचे के पुनर्निर्माण के लिए तेज़, डेटा-संचालित निर्णय लेने में सक्षम बनाएंगे।

सामान्य प्रश्न