Un pixel roșu în zăpadă: Cum a rezolvat inteligența artificială misterul dispariției unui alpinist Cum a rezolvat inteligența artificială misterul dispariției unui alpinist

Căutarea în zone îndepărtate a excursioniștilor și alpinistilor dispăruți poate dura săptămâni și uneori luni întregi pentru echipele de salvare. În unele cazuri, inteligența artificială poate face acest lucru în câteva ore, salvând astfel vieți omenești.

În cursa contra cronometru cu vremea care se înrăutățea, echipele de salvare montană din regiunea italiană Piemonte se confruntau cu o enigmă. Un alpinist italian experimentat și chirurg ortoped, Nicola Ivaldo, dispăruse. Bărbatul în vârstă de 66 de ani nu s-a prezentat la serviciu luni și s-a dat alarma.

Ivaldo plecase singur într-o duminică din septembrie 2024. Din păcate, nu le-a spus prietenilor sau familiei unde se ducea. Singurul indiciu despre locul în care se afla era mașina pe care salvatorii o găsiseră parcată în satul Castello di Pontechianale, în Valle Varaita. De acolo, au speculat salvatorii, Ivaldo probabil că s-a dus să urce unul dintre cele două vârfuri cele mai proeminente din Alpii Cottieni - vârful Monviso, înalt de 3.841 m, sau vecinul său, Visolotto, înalt de 3.348 m. Acest lucru se potrivea cu ultimul semnal de la telefonul său mobil, localizat aproximativ în această zonă.

Dar acest lucru a lăsat echipele de căutare și salvare cu o zonă enormă de cercetat - versanții vasti și stâncoși ai fiecărui munte au o serie de trasee care duc la vârfuri din diferite părți. Întreaga zonă este străbătută de sute de kilometri de poteci, explică Simone Bobbio, purtător de cuvânt al Serviciului de Salvare Montană și Speleologică din Piemonte.

În ziua în care Ivaldo a dispărut, vremea excelentă atrăsese mulțimi de oameni pe cele mai populare trasee. Nimeni nu a raportat că l-ar fi văzut pe potecile bine circulate. Asta însemna că Ivaldo, un alpinist bine antrenat, probabil se dusese într-una dintre părțile mai îndepărtate ale munților.

Peste cincizeci de salvatori au cercetat zona pe jos timp de aproape o săptămână, în timp ce un elicopter a efectuat multiple zboruri în speranța de a-l zări din aer. Până la sosirea zăpezii timpurii, la sfârșitul lunii septembrie, orice speranță de a-l găsi în viață se estompase și au abandonat căutările.

În iulie 2025, însă, căutarea cadavrului lui Ivaldo a fost reluată, după ce zăpada se topise în mare parte din râpele abrupte ale muntelui, sau couloirs.

De data aceasta, însă, serviciul de salvare din Piemonte a apelat la un ajutor suplimentar: inteligența artificială. Au folosit un software de IA capabil să analizeze mii de fotografii făcute de drone care puteau zbura aproape de pereții de stâncă și în susul numeroaselor râpe care brăzdează versanții muntelui. Cele două drone au capturat imaginile în doar cinci ore, iar acestea au fost analizate în aceeași zi pentru a identifica locurile în care echipele de salvare își puteau concentra căutările. Din păcate, condițiile meteorologice nefavorabile au întârziat operațiunea de vizitare a acestor locuri cu ajutorul dronelor pentru a le examina mai îndeaproape.

Cu toate acestea, la trei zile după reluarea căutărilor, cadavrul medicului dispărut a fost găsit într-unul dintre locurile identificate de IA, zăcând într-o râpă de pe versantul nordic al muntelui Monviso, la o altitudine de aproximativ 3.150 m (10.334 ft). Cadavrul său a fost recuperat cu ajutorul unui elicopter.

„Cheia a fost o cască roșie identificată ca punct de interes de către software", spune Bobbio.

Deși, din păcate, prea târziu pentru Ivaldo, acest test de teren al căutării și salvării bazate pe AI a demonstrat cât de utilă ar putea fi această tehnologie în viitor, atunci când oamenii dispar. Nu a fost posibilă utilizarea acestei tehnologii în căutarea inițială, dar echipele de salvare speră că ea ar putea fi utilizată în combinație cu operațiunile tradiționale de salvare pentru căutarea persoanelor care ar putea fi încă în viață.

Utilizarea dronelor în timpul căutării corpului lui Ivaldo a fost un element crucial în găsirea lui. Dimensiunea și manevrabilitatea lor le-au permis să acopere rapid terenul dificil, să se apropie de pereții de stâncă și să ofere imagini care nu sunt posibile dintr-un elicopter.

Piloții de drone au vizitat zona de mai multe ori în timpul iernii și primăverii pentru a exersa zborul în mediul montan.

„Am adunat toate informațiile disponibile despre teren din misiunea anterioară și am studiat traseele de alpinism care l-ar fi putut atrage pe Ivaldo", spune Saverio Isola, pilot de drone și șef al stației de salvare montană din Torino. Acest lucru le-a permis să identifice zonele prioritare de căutare.

Un elicopter a lăsat doi piloți de drone la înălțime pe versanții muntelui, mai aproape de pereții stâncoși și de coridoare. Ei au acoperit 183 de hectare (452 acri) din versantul muntelui cu dronele, realizând peste 2.600 de fotografii de înaltă rezoluție.

„Până acum doi ani, analizam aceste fotografii singuri, pe fiecare în parte", spune Isola. Dar în 2023, salvatorii montani italieni au început să experimenteze câteva programe software de inteligență artificială existente, care sunt antrenate să identifice discontinuități semnificative în culori sau texturi în peisaj. Aceasta înseamnă că analiza imaginilor poate fi făcută în câteva ore.

AI a analizat pixel cu pixel imaginile realizate de piloții de drone, căutând orice ar putea părea neobișnuit pe versantul muntelui. Software-ul a identificat zeci de potențiale anomalii dintr-un număr mare de fotografii în doar câteva ore.

Cu toate acestea, selecția trebuia încă redusă cu ajutorul expertizei umane.

„Software-ul putea reacționa la diferite lucruri, cum ar fi un deșeu de plastic sau o piatră cu o culoare neobișnuită", spune Isola.

„Poate chiar să halucineze unele lucruri. Așadar, a trebuit să restrângem și mai mult selecția, luând în considerare traseul pe care Ivaldo, ca alpinist foarte priceput, l-ar fi putut folosi."

Au ajuns la trei locații posibile, inclusiv una care conținea un obiect roșu.

A doua zi dimineață, când dronele au mers să verifice locurile, obiectul roșu din una dintre fotografii s-a dovedit a fi casca lui Ivaldo. Acest lucru i-a condus pe salvatori să descopere rapid cadavrul medicului dispărut, încă parțial acoperit de zăpadă și îmbrăcat în negru. Fără AI-ul care a semnalat punctul roșu din una dintre fotografiile dronelor, el ar fi putut să nu fie găsit niciodată.

„Software-ul a reușit să detecteze culoarea roșie, chiar dacă casca era în umbră când a fost făcută fotografia", spune Bobbio.

Nu era prima dată când acest tip de tehnologie AI era utilizată cu succes într-o misiune de căutare.

În 2021, un software dezvoltat de o companie spin-off a Universității din Wrocław, Polonia, a jucat un rol esențial în salvarea unui bărbat de 65 de ani dispărut în Beskid Niski, în sud-estul țării. Timpul era esențial în acest caz, deoarece bărbatul suferea de Alzheimer și avusese un accident vascular cerebral cu o zi înainte de a dispărea.

Software-ul numit SARUAV a analizat 782 de imagini aeriene ale zonei și a detectat persoana dispărută în puțin peste patru ore, furnizând Serviciului de Salvare Montană Bieszczady coordonatele sale. Se crede că a fost prima dată când acest tip de sistem automat de detectare a persoanelor a fost implicat direct într-o operațiune de salvare.

Doi ani mai târziu, același algoritm a fost utilizat pentru a localiza cadavrul unei alte persoane dispărute în partea austriacă a Alpilor. Un alt software care caută pixeli de culori neobișnuite în peisajele naturale - dezvoltat de Lake District Search and Mountain Rescue Association din Marea Britanie - a fost utilizat pentru a localiza cadavrul unui drumeț dispărut în Glen Etive, în Highlands scoțiene, în 2023.

Totuși, această tehnologie are încă multe limitări în ceea ce privește misiunile de salvare. Dronele sunt aproape inutile în anumite terenuri, cum ar fi cele cu păduri și vegetație densă, sau în condiții de vizibilitate redusă. Iar software-ul AI existent, capabil să detecteze anomalii în imaginile aeriene, necesită încă unele ajustări.

Experții din serviciul montan croat, de exemplu - unul dintre primele din UE care a început să utilizeze drone încă din 2013 - au declarat pentru BBC că programele de IA de acest tip dau prea multe rezultate eronate în terenul montan tipic croat. Amestecul de vegetație și peisajul carstic complex, plin de diferite forme stâncoase, confundă algoritmii de IA.

Cheia este să continuăm să antrenăm sistemele de învățare automată care alimentează aceste algoritmi pentru a îmbunătăți precizia lor în diferite tipuri de teren și condiții, spune Tomasz Niedzielski, expert în geoinformatică la Universitatea din Wrocław și liderul echipei care a dezvoltat software-ul SARUAV.

Găsirea unei forme umane pe un teren divers în imagini, explică el, prezintă câteva provocări suplimentare.

„Zona cea mai potrivită pentru utilizarea algoritmilor precum SARUAV este terenul larg și deschis în sălbăticie, unde nu există o prezență copleșitoare a oamenilor și există mai puține șanse ca algoritmul să producă mai multe rezultate fals pozitive", spune Niedzielski.

Daniele Giordan, liderul Grupului de monitorizare a riscurilor geologice din cadrul Institutului italian de cercetare pentru protecție geohidrologică (IRPI), a cărui activitate implică utilizarea vehiculelor aeriene fără pilot pentru aplicații de inginerie geologică, avertizează, de asemenea, cu privire la provocările etice legate de utilizarea algoritmilor care caută persoane dispărute.

„Odată ce obții imagini aeriene, ai responsabilitatea de a le utiliza în mod corespunzător", spune el. „Identificarea siluetelor umane în imagini ar putea constitui o problemă juridică."

Fiind el însuși salvator montan, Giordan colaborează cu echipa de geomatică de la Universitatea Politecnico di Torino pentru a dezvolta un algoritm îmbunătățit care să ofere informații mai precise salvatorilor. Acesta include o localizare georeferențiată mai precisă a fiecărui semn suspect identificat de IA în imagini, ceea ce ar face verificarea acestora mai eficientă.

„Ideea noastră este să dezvoltăm un software mai complet, capabil să analizeze toate seturile de date din activitățile de căutare și să gestioneze echipele de pe teren și dronele în cadrul aceluiași sistem", spune Giordan. „Provocarea viitoare va fi să incorporăm aceste analize complexe direct la bordul dronelor și în timpul zborului SAR." Acest lucru ar putea permite, în cele din urmă, analizarea imaginilor unui peisaj în timp real, pe măsură ce căutarea este în curs.

Există și alte echipe de cercetare care colaborează cu organizații de salvare pentru a utiliza IA în diferite moduri pentru a îmbunătăți operațiunile de căutare.

Cercetătorii de la Universitatea din Glasgow din Marea Britanie, de exemplu, au prezentat recent un sistem de învățare automată care creează „agenți" virtuali pentru a simula modul în care s-ar putea comporta o persoană pierdută. Ei au utilizat date bazate pe relatări despre modul în care oamenii acționează în lumea reală după ce se pierd în aer liber. Scopul este de a produce o hartă a locațiilor în care căutătorii își pot concentra eforturile. Spre deosebire de utilizarea imaginilor de la drone, acest tip de abordare predictivă poate fi utilizat în terenuri dificile, cum ar fi pădurile.

Confruntați cu urgența de a găsi pe cineva înainte ca acesta să cedeze în fața rănilor sau a vremii, dar și cu resursele limitate, astfel de algoritmi ar putea deveni un instrument important pentru serviciile de căutare și salvare, consideră cercetătorii.

În cele din urmă, ar putea salva vieți.