ドローンとAIを超えて：人道的地雷除去の未来を再考する

私は2014年からドローンに取り組んできましたが、ウクライナ紛争の勃発は私のキャリアの転機となりました。2022年以降、ドローンを人道的地雷除去の自動化にどのように活用できるか、どのような機能が必要か、そしてテクノロジーによってこれらの取り組みをより安全かつ効率的にするにはどうすればよいかを探ることに注力しています。この研究の一環として、ジュネーブ国際人道的地雷除去センター（ギッチド）、イベントに出席し、定期的に専門家と交流します。

AIと組み合わせたドローンベースのソリューションは、人道的地雷除去プロセスの非技術的調査（NTS）段階でのみ実際に役立ちます。つまり、ドローンは広範囲をスキャンしてデータを収集します。その後、機械学習モデルがこのデータを分析し、地雷が埋まっている地域を特定します。 かもしれない 地雷が含まれています。地雷の正確な位置は不明です。

汚染地域の確認と地図作成を行う技術調査（TS）は、依然として金属探知機、訓練を受けた地雷除去犬、そして機械式地雷除去機を備えた人員に依存しています。彼らは地雷埋設地域に入り、危険箇所の正確な位置を特定します。

このプロセスは長く、リスクが高く、費用もかかります。

• 2023には、 地雷除去作業員の死傷者15人 3カ国で
• 現在の速度では、すべてのERWを除去するには100年以上かかるだろう
• 地雷1個を除去するのにかかる費用は 50個生産するコストの100～XNUMX倍

地雷は民間人にとって脅威であり続けている。少なくとも 5,757年の地雷/ERWによる死傷者数は2023人.

この記事では、現在のドローンベースのソリューションが技術調査（現時点で最もコストと時間のかかる段階）に適さない理由を説明し、それを解決するための最善の方法について共有します。

土壌や植生の下の地雷を発見することはほぼ不可能である

標準的な光学カメラまたはサーマルカメラを搭載したドローンは、通常、下向きの単一角度から画像を撮影します。この方法は地表レベルの異常箇所の発見には有効ですが、地中や隠れた地雷の検出には適していません。そのため、ドローンは主に人道的な地雷除去活動における非技術的な調査に利用されています。

最前線のソリューションの一つであるSafe Pro AI 検出率はわずか5％であると報告されている 木や茂みのある地域。

あまり関係ないとしても ウクライナでは、地雷のほとんどが地上に散在している埋葬される代わりに、状況は大きく異なります（例えば） カンボジア:

• 4年代から6年代の紛争で使われた地雷が1970万個から90万個残っている
• 64,000年以降1979人以上の犠牲者が出ており、主な犠牲者は子供である。

非金属地雷や古い金属地雷は地表であっても発見が困難である

現在および過去の紛争地域における地雷の大部分は非金属地雷です。これらは、従来の金属探知機による探知を回避するように意図的に設計されています。

非金属地雷は目視では検知が難しい。光ったり、画像で目立ったり、サーマルカメラで鮮明に映ったりしないからだ。金属探知機や磁力計では、地雷を見逃してしまうか、誤報が多すぎる。

そのため、現在のドローンベースの検出ツールでは、非金属地雷を完全に見逃してしまうことがよくあります。

古い金属鉱山の場合、腐食によって外観や挙動が変化し、地面に溶け込んで探知機による探知が困難になります。変形したものは、画像で識別するのがさらに困難です。

そして、これらの地雷は発見するのが難しいため、発見して除去するまでに非常に長い時間がかかったり、地雷が隠れたままになって地雷除去作業員と民間人の両方を危険にさらしたりすることになります。

天候と昼間の依存性

RGBカメラやマルチスペクトルカメラを搭載したドローンの場合、日光が必要です。曇り、低照度、または日陰（森林、遺跡など）では、画質と物体検出能力も低下します。

一方、熱探知は、地面と鉱山の温度差がある夜明けや夕暮れ時に最も効果的です。正午は太陽がすべてを均等に温めるため、コントラストが低下します。

雨や湿った土壌は地表の詳細をぼかし、土壌の色や温度を変え、土壌の撹乱や温度異常を隠してしまう可能性があります。一方、雪は視覚的なマーカーを覆い隠し、地表温度を均一化するため、地雷の発見を困難にします。

ドローンを特定の時間のみに飛行させると、特に天候が予測できない地域では、地雷除去の NTS 段階さえも大幅に遅くなります。

この技術は非常に高価である

影響を受けた7カ国では、推定対人 鉱山汚染地域は100km²を超える.

Hubspot ウクライナでのテスト新しい技術で地雷除去が可能 cut 3000ヘクタールあたり5000～600ドルから800～70,000ドルの費用がかかりますが、それでもXNUMX平方キロメートルあたりXNUMX万ドルになります。地域によっては、土地価格そのものを上回ることもあります。

高額な費用が発生する主な理由は、複数の誤報が実際の脅威として扱われることです。平均して、チームは地雷の疑いのある場所を50箇所以上除去しますが、実際に地雷が見つかるのはたったXNUMX箇所です。

最も汚染が深刻な地域は発展途上国にあります。国際機関や政府からの資金援助がなければ、地雷除去を行う余裕はありません。

コストも高すぎて、企業が参入するのは難しい。地雷除去費用が十分に安くなれば、企業は地雷汚染された土地を、除去を条件にリースするようになるかもしれない。その見返りとして、企業は象徴的な価格での長期使用権と税制優遇措置を得ることになるだろう。

解決策は？

私のチームでは、より多くのデータを収集し、葉や土壌を透視しながらも十分な解像度を維持できる方法を模索しました。

有望な開発方向の一例としては、 オビエド大学の研究者によるプロジェクト彼らはUAVに搭載されたアレイベースの地中探査合成開口レーダー（GPR-SAR）システムをテストしています。

現実的なシナリオでの飛行中の検証により、この技術が以下の問題を解決することが証明されました。

1) レーダーが地雷の位置を正確に特定するため、手動で解除または破壊する作業のみが必要となります。

あらゆるレーダーパス（完全マルチスタティック構成）を活用することで、埋設目標がより明るく鮮明に見える高解像度画像を取得しました。また、プラスチック製対人地雷、木製圧力板、PVCパイプといった小型で非金属、浅く埋設された物体といった、探知困難な目標も正確に探知することができました。

2) このソリューションは昼夜を問わず、さまざまな天候でも、また中程度の植生でも機能します。

使い方：

• レーダーパルスを地面に送信します。
• 地下の変化（プラスチック、金属、空隙など）からの反射を検出します。
• 複数の送信機と受信機 (Tx-Rx) のペアからのレーダー信号と飛行位置を組み合わせることで、センチメートルレベルの精度で 3D 地下画像を構築します。

この解決策にはまだ限界がありますが、私の経歴から判断すると、現時点では研究開発の最も適切な方向性です。

GPRの最大の強みの一つは、膨大なデータを収集できることです。より多くのデータを収集できれば、研究者はAIを用いて認識・分類段階の精度を向上させることができます。これにより、調査・撤去作業の効率が向上し、全体的なコストを50%以上削減できます。