За пределами дронов и ИИ: переосмысление будущего гуманитарного разминирования

Я работаю с дронами с 2014 года, но начало войны на Украине стало поворотным моментом в моей карьере. С 2022 года моя направленность сместилась в сторону изучения того, как дроны можно использовать для автоматизации гуманитарного разминирования – какие возможности им необходимы и как технологии могут сделать эти усилия более безопасными и эффективными. В рамках этой работы я внимательно слежу за Женевским международным центром гуманитарного разминирования (GICHD), посещаю их мероприятия и регулярно общаюсь с их экспертами.

Учитывая решения на основе дронов, совмещенные с ИИ, они фактически полезны только на стадии не-технического обследования (NTS) процесса гуманитарного разминирования. Это означает, что дроны сканируют большие территории и собирают данные. Затем модель машинного обучения анализирует эти данные, чтобы выделить регионы, которые может содержать мины. Не точные места мин.

Техническое обследование (TS), которое подтверждает и картографирует загрязненные территории, все еще полагается на персонал с металлоискателями, обученными собаками и механическими машинами для разминирования. Они входят в минированную территорию, чтобы точно определить местонахождение опасностей.

Процесс остается длительным, рискованным и дорогим:

• В 2023 году было 15 жертв среди саперов в трех странах
• При текущей скорости очистка всех НУО займет более 100 лет
• Стоимость удаления одной мины составляет 50-100 раз больше стоимости ее производства

Мины также продолжают представлять угрозу для гражданского населения – в 2023 году было как минимум 5757 жертв от мин/НУО.

В этом посте я объясняю, почему текущие решения на основе дронов не работают для технического обследования (самой дорогой и длительной стадии на данный момент) и делюсь тем, что я считаю лучшим способом исправить это.

Обнаружение мин под землей или растительностью почти невозможно

Дроны со стандартными оптическими или тепловизионными камерами обычно захватывают изображения с одного нижнего угла. Этот подход хорошо работает для выявления аномалий на поверхности, но не может обнаружить закопанные или спрятанные мины. По этой причине дроны в основном используются для не-технических обследований в гуманитарном разминировании.

Одно из передовых решений – Safe Pro AI – отчитывается о том, что они имеют только 5-процентный уровень обнаружения в регионах с деревьями и кустами.

Хотя это менее актуально для Украины, где большинство мин разбросано на земле, вместо того, чтобы быть закопанными, ситуация очень отличается (например) для Камбоджи:

• Осталось 4-6 миллионов мин с конфликтов 1970-90-х годов
• Более 64 000 жертв с 1979 года, и дети являются основными жертвами

Неметаллические и старые металлические мины труднее обнаружить, даже на поверхности

Неметаллические мины представляют значительную часть мин в текущих и бывших зонах конфликтов. Они преднамеренно спроектированы так, чтобы обойти обнаружение обычными металлоискателями.

Визуально неметаллические мины трудно обнаружить. Они не блестят, не выделяются на изображениях и не хорошо видны на тепловизионных камерах. Металлоискатели и магнитометры либо пропускают их, либо срабатывают слишком много ложных тревог.

Таким образом, текущие инструменты обнаружения на основе дронов часто полностью пропускают неметаллические мины.

Когда речь идет о старых металлических минах, коррозия изменяет их внешний вид и поведение, поэтому они сливается с землей и плохо реагируют на средства обнаружения. Изогнутые мины еще труднее идентифицировать на изображениях.

И поскольку эти мины труднее обнаружить, они требуют гораздо больше времени на поиск и удаление или остаются спрятанными и представляют угрозу как для саперов, так и для гражданского населения.

Зависимость от погоды и времени суток

Если мы говорим о дронов с RGB и многоспектральными камерами, они требуют дневного света. В облачных, условиях низкой освещенности или затененных районах (лесах, руинах) качество изображения и обнаружение объектов снижаются.

Тепловое обнаружение, в свою очередь, работает лучше всего на рассвете или закате, когда земля и мина различаются по температуре. В полдень солнце нагревает все одинаково, снижая контраст.

Дождь и мокрая почва размывают детали поверхности, изменяют цвет почвы и температуру и могут скрыть нарушения почвы или тепловые аномалии. Снег просто покрывает визуальные маркеры и уравнивает температуру поверхности, делая мины недetectable.

Полеты дронов только в определенное время значительно замедляет даже стадию NTS разминирования, особенно в районах с непредсказуемой погодой.

Технология очень дорогая

В 7 пострадавших странах площадь загрязнения противопехотными минами достигает более 100 км².

Согласно тестам на Украине, разминирование с помощью новой технологии может сократить затраты с $3000-5000 до $600-800 за гектар, что все равно составляет $70 000 за квадратный километр. И в некоторых районах это может превысить стоимость самой земли.

Основной причиной высоких затрат является множество ложных тревог, которые рассматриваются как реальные угрозы. В среднем команда очищает более 50 подозрительных мин, чтобы найти одну настоящую мину.

Наиболее загрязненные территории находятся в развивающихся странах. Они не могут позволить себе разминирование без финансирования международных организаций или правительств.

Затраты также слишком высоки для бизнеса, чтобы прыгнуть в это. Как только разминирование станет достаточно дешевым, компании могут арендовать загрязненную землю на условиях ее очистки. В обмен они получат долгосрочное использование за символическую цену и некоторые налоговые льготы.

Решение?

С моей командой мы изучили методы, которые собирают больше данных, могут видеть через листву и почву и все еще поддерживают достаточное разрешение.

Примером перспективного направления разработки является проект исследователей Университета Овьедо. Они тестируют систему синтетической апертурной радиолокации (GPR-SAR) на основе массива, установленную на беспилотнике.

Их проверка в полете в реалистичных сценариях доказала, что технология решает следующие проблемы:

1) Радиолокация точно определяет местонахождение мины, оставляя только ручное обезвреживание или уничтожение.

С использованием всех возможных радиолокационных путей (полностью многостатическая конфигурация) они получили высококачественные изображения, на которых закопанные цели выглядели ярче и четче. И смогли обнаружить с точностью сложные цели, такие как небольшие, неметаллические и неглубоко закопанные объекты, как противопехотные мины, деревянные давящие пластины и ПВХ-трубы.

2) Решение может работать днем или ночью, в различных погодных условиях и даже с умеренной растительностью.

Как это работает:

• Отправляет радиолокационные импульсы в землю.
• Обнаруживает отражения от подземных изменений (например, пластик, металл, пустоты).
• Создает трехмерные подземные изображения с точностью на уровне сантиметров, объединяя радиолокационные сигналы от нескольких пар передатчик-приемник (Tx-Rx) и позиций полета.

Решение все еще имеет свои ограничения, но на основе моего опыта это самое актуальное направление исследований и разработок на данный момент.

Одним из основных преимуществ GPR является то, сколько данных она может собрать. Больше данных означает, что исследователи могут улучшить точность на стадии распознавания/классификации с помощью ИИ. Это приводит к более эффективной работе по обследованию и очистке, а также снижает общую стоимость на 50% или более.