一项利用人工智能提高救援失踪徒步者效率的尝试

据报道，近日格拉斯哥大学的3位工程师向康奈尔大学arXiv开放访问服务器提交了一份关于人工智能控制无人驾驶飞行器表现的报告。报告指出，传统的搜寻和救援方式例如徒步或利用直升机是非常耗时的，并且只能在野外勘察有限的区域。但无人机可以提供更为迅速、功能更为多样的搜寻方式。的确如此，以6月份阿坝州洛日依甲事故举例，救援队在夜晚徒步入山，并且要忍受高反、下雨和低温等恶劣环境，情况恶化时不得不停止搜救，在第二天才重新入山救援，救援条件有限、成本高、耗时长。

格拉斯哥的工程师利用“深度巩固”，让机器学习如何基于路径和错误作出抉择，通过输入失踪徒步者的数据，例如选择的线路、年龄、徒步原因等，在找到失踪目标方面获得最大程度的可能性。通过数百万次的数据输入，人工智能能够预测导致徒步者失踪的最为可能的道路。

在已有的选择中，工程师认为无人机会去往特定的地点开展搜寻，有可能更为快速地锁定失踪者。

当然，目前arXiv的材料尚未得到同行审查，但如果在山地救援时可以利用这样的技术，可能会大大减少救援的人力物力成本，更快找到需要帮助的徒步者，提高他们的存活率。