巴黎不哭！AI數字重建讓聖母院永生
文章經授權轉自公眾號：新智元(ID：AI_era)，作者：extremetech等
今晨，一則訊息“火”遍了全球——巴黎聖母院出大事了!一場突如其來的大火讓這座850多年的世界瑰寶付之一炬。
根據法國媒體報道，大火起始於樓頂，火勢蔓延迅猛，熊熊火焰從教堂兩座鐘樓“噴射”而出。巴黎聖母院主題結構沒有被毀。
作為巴黎的靈魂，聖母院850年的歷史寄託當地人的精神和信仰，也是歐洲和世界宗教史上的代表性建築，聖母院燒燬也讓塞納河畔的民眾為之哭泣，巴黎為之哭泣，世界為之哭泣。
然而，轟動世界的又豈止這一次失火事件。
2018年11月，加州森林大火蔓延了數十萬英畝，當地居民被迫疏散，迅速蔓延的火勢已致數十人死亡，超過300人下落不明。
猶如人間煉獄般的森林大火
野火已經燒燬了上萬座建築物，成為該州現代歷史上毀滅性最強、規模最大的火災。
2019年3月30日，四川省涼山州木裡縣境內發生森林火災，27 名森林消防指戰員和 3 名地方撲火人員因此遇難。
奮力滅火的就救災人員
接踵而至的失火事件，無情的剝奪了一個又一個寶貴的生命，一件又一件人類的文明珍寶。
在巴黎聖母院失火後，法國總統馬克龍宣佈重建。
古馳母公司老闆、法國奢侈品巨頭開雲集團(Kering)董事長兼CEO弗朗索瓦-亨利·皮諾發表宣告稱，其家族將捐款1億歐元用於修復巴黎聖母院。皮諾家族曾在2009年佳士得拍賣中拍下圓明園流失文物12生肖獸首中的鼠首和兔首，並於2013年將它們歸還中國。
在科技日益發達的現代，AI技術能為預防/消除火災、災後重建帶來什麼呢?新智元梳理了從災情模擬、衛星定位、災情彙總以及數字重生等幾個比較重要的領域，希望能讓AI在減災重建中發揮部分作用。
數字重建：讓巴黎聖母院永生
重建損毀嚴重的巴黎聖母院已經被法國總統提上了議程。
而就在去年11月去世的瓦薩大學(Vassar College)藝術學院副教授Andrew Tallon，在其生前便完成了對巴黎聖母院的掃描工作，各個角度的建築全景、3D和細節圖片。大火過後，消逝的巴黎聖母院將在數字世界裡永存。
Andrew Tallon在實地考察
更多圖片請至如下連結觀看：
http://mappinggothic.org/building/1164
用於三維存檔的技術叫做三維鐳射掃描/鐳射雷達，可以精確地(1-2mm精度)、快速地(每秒測量數十萬個點)獲取建築的三維幾何資訊。獲得的資料被稱為鐳射掃描資料或點雲資料。
鐳射掃描得到的點雲資料建立了巴黎聖母院的虛擬模型
他在2014 - 2015年的工作發現，國王畫廊(Gallery of Kings)幾乎已經從鉛錘中移出了一英尺，並且大教堂的這個區域可能在工作開始之前的十年內保持不變，讓土壤有時間沉澱。 他的作品還表明，巴黎聖母院的內部柱子並沒有完美對齊。
雖然Andrew Tallon已經去世，但是希望他生前的工作能夠對巴黎聖母院的重建起到一定作用!
面對火災，AI能做些什麼?
早在2016年，NASA位於加州的噴氣推進實驗室的研究人員就在利用AI助消防員一臂之力。AI能夠收集溫度、氣體和其他危險訊號的相關資料，讓消防人員更準確地對火場情況進行綜合評估，並引導救火隊員在執行任務時安全地通過火場。
由NASA噴氣推進實驗室和美國國土安全部聯合開發的新型AI系統可以對消防活動進行指導，有望提高救火效率，降低人員傷亡
該系統名為AUDREY，通過對火場環境相關資料的推理，提取和理解實現輔助消防的目的。AUDREY利用物聯網技術，將眾多消防裝置和感測器資訊實現無線互動。在消防員衣服中的可穿戴感測器可以獲取GPS位置資訊，其他房間的熱量資訊、危險化學品和氣體成分資訊，以及衛星影象等等。
NASA為消防員打造“雲端守護天使”
作為基於雲的軟體，AUDREY不僅可以向現場人員傳送資料，還可以學習並預測後續的資源需求。AUDREY就是消防員的“雲端守護天使，” AUDREY專案經理Edward Chow說。“由於感測器能夠檢測到所有資料，可以避免消防隊員進入馬上會崩潰的房間。”
Chow表示，AI消防的效果與分析和學習的資料量有關。“資料越多，AI提出有用建議的可能性就越大。我們利用複雜的推理來模擬人類的思考方式。這使我們能夠為消防員提供比傳統AI系統更有用的資訊。”
2018年9月19日，AUDREY專案研究人員與當地消防局人員一起對系統進行了模擬火災現場測試。模擬起火建築的是由現代可燃物組成的特製小屋，配備了複雜的熱電偶感測器，先進的熱成像和可視成像裝置，甚至是耐熱的360°相機。
AI助力，衛星定位森林火災僅需幾分鐘
2018年11月美國加州的Camp Fire森林大火共造成85人死亡，249人失蹤重大傷亡，18000多棟建築被毀。一直以來，對森林大火成功預測、及早發現、及早撲救一直是人們努力的目標。
眾所周知，預測森林大火是非常困難的，目前，大多數火災都是通過911報警電話，商業航班或火警瞭望站報告的。這種效率不一的報告方式讓一些森林火災在起火後長達數小時、甚至數天內還無法發現。
NASA拍攝的Camp Fire森林大火衛星影象。這場大火共造成85人死亡，249人失蹤
目前，圍繞地球軌道執行的兩顆NASA衛星每天掃描幾乎整個地球，並且可以發現火災的熱特徵。這個過程需要至少三個小時，在此期間內，衛星需要越過華盛頓特區外的太空飛行中心，向下傳輸資料，並通過超級計算機執行影象。
不過，NASA的一位工程師James MacKinnon表示，AI神經網路可以讓這個過程縮短到幾分鐘。他使用來自世界各地的時間跨度長達一年衛星影象對系統進行訓練，系統對火災識別的準確率高達98%。
災後資訊彙總：利用社交媒體，30分鐘摸清情況
在災後恢復的資訊交流上，社交媒體也發揮著不可替代的作用。災害響應AI(AIDR)就是一個用於標記並討論災後緊急狀況和資訊的社交開放平臺。AIDR使用機器學習對數百萬條關於災難的推文和Facebook帖子進行分類。
緊急救災人員可以向系統輸入要查詢的關鍵字列表來訓練系統，例如#Campfire，或“Paradise fire”，或者從中提取社交媒體資訊中的地理區域，系統只需30分鐘即可瞭解災區情況。
為此，Facebook 研究團隊就建立了名為“災害影響指數(DII) 的指標，可以衡量某地區自然災害造成的破壞程度，該指數可用來評估火災造成的損失程度。
這項研究由 Facebook AI 研究部門的研究員 Saikat Basu、Guan Pang 以及 Crowd AI 公司的機器學習主管 Jigar Doshi 共同完成，目前，這套基於卷積神經網路的評估工具的準確率達到80%以上。
兩位天才中學生利用機器學習打造的“山火預測感測器”
為了預測火災，AI需要更多型別的實地資料進行訓練。加州的兩位高中生正在開發一種工具，可以標記容易遭受森林火災的乾燥林區。
一般來說，對樹枝、樹葉覆蓋物的考察和測量是勞動密集型任務，需要對該區域進行實地勘察。使用感測器和谷歌的TensorFlow機器學習工具，Sanjana Shah和AdityaShah製作了名為“智慧山火感測器”的裝置，來獲取附近樹枝和樹葉的照片，並估算當前區域內的生物指標、水分含量等資料，以確定存在多少潛在的可燃物，推算出發生火災的可能性。
他們表示，該裝置能夠預測在100平方米範圍內是否會發生火災。該專案已入選Google的造福人類AI專案，共享2500萬美元的資助。
位於舊金山的公司SilviaTerra做得比這兩位高中生更全面，該公司繪製了一份地圖，將美國大陸上的森林逐塊分析。
該公司最初的客戶是木材企業，但是在微軟的AI for Earth專案的資助下，SilviaTerra也希望用該地圖來對抗森林火災。SilviaTerra聯合創始人馬克斯·諾瓦表示，這些地圖能夠自動標出森林火災發生的高危點，幫助規劃人員找出干預的方式和地點。
加州Paradise及其周圍地區發生森林火災的風險示意圖。藍色表示火災風險較低，紅色表示火災風險較高。
烏龍插曲：AI混淆巴黎聖母院與911
雖然上述提到了AI對於火災、對於建築的重構，都能起到一定的作用。但在此次巴黎聖母院失火事件中，卻出現了一個AI烏龍事件：
Youtube演算法將“巴黎聖母院失火”與“911”混為一談。
彭博社(Bloomberg)報道稱，週一巴黎聖母院發生火災後不久，YouTube錯誤地將現場直播的這起事故認定為911陰謀論視訊。在許多有關這場大火的廣播節目下面，都是關於9/11恐怖襲擊的大英百科全書(Encylopedia Britannica)上的一個文字框。
軟體錯誤地將巴黎大教堂的煙霧識別為2001年紐約市恐怖襲擊的視訊片段，導致視訊下方顯示了大英百科全書的文字框。
YouTube的一位發言人對這一錯誤發表了評論，他說：“我們對聖母院發生的火災深感悲痛。這些是通過演算法觸發的，我們的系統有時會發出錯誤的呼叫。我們正在禁用這些面板用於與火災相關的直播流。”
YouTube的AI似乎還不是非常完美，但你對AI拯救巴黎聖母院有信心嗎?
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