Usan inteligencia artificial para hallar bombas de la Guerra de Vietnam sin explotar

Entre 1955 y 1975, el mundo fue escenario de una las guerras más importantes de la historia: la segunda guerra Indochina, más conocida como la Guerra de Vietnam.

Esta tuvo lugar en Vietnam, Laos y Camboya y las bombas tuvieron un gran protagonismo.

Estados Unidos, sin ir más lejos, arrojó sobre Camboya 500.000 toneladas de explosivos.

Son muchas bombas (partamos de la base de que un misil Mark 81 pesa 119 kilos), y muchas de ellas siguen enterradas en sus cráteres sin explotar.

Encontrarlas no es una tarea ni fácil ni barata, así que unos investigadores de la Universidad de Ohio han tenido la idea de recurrir a la inteligencia artificial.

Estos investigadores han usado algoritmos de reconocimiento de imagen para detectar cráteres (algo que no es sencillo, como veremos ahora) y descubrir dónde quedan bombas por explotar.

Y el modelo parece ser efectivo.

Lo primero es saber cómo se encuentra una bomba sin explotar.

Camboya lleva años recorriendo su territorio en busca de bombas activas y se estima que esta labor les cuesta unos 40 millones de dólares anuales.

Para encontrar estas bombas, Camboya ha estado usando perros entrenados y ratas gigantes africanas que desde 2015 han encontrado 350 bombas sin explotar.

Y es que si bien es cierto que una bomba deja un enorme cráter en el suelo cuando cae, con el paso de los años se llena de tierra y de vegetación, así que no es tan fácil como observar una imagen satélite.

Para poner a prueba el modelo, los investigadores eligieron un área alrededor de una aldea de Prey Veng de unos 100 kilómetros cuadrados que fue duramente bombardeada entre 1970 y 1973 (con 3.205 bombas de racimo, para ser exactos).

El modelo fue entrenado con una imagen satélite de la zona y cruzado con registros desclasificados del ejército estadounidense para encontrar los cráteres.

Para una primera etapa, usaron unos algoritmos desarrollados para detectar impactos de meteoritos en la Luna puesto que el cráter resultante es parecido, aunque mas pequeño.

Entrenado el algoritmo, pasaron a la segunda etapa, en la que añadieron las peculiaridades de un cráter antiguo, como la textura, el tamaño del área y la isotropía.

Pusieron a prueba el modelo y, de acuerdo con los investigadores, la tasa de detección de cráteres aumentó en más del 160% con respecto a los algoritmos usados anteriormente.

De 177 cráteres que había en la foto, el modelo encontró 152, así que su precisión es del 86%.

Dado que los investigadores saben (gracias a los registros estadounidenses desclasificados) cuántas bombas cayeron allí y cuántas se han explotado ya, es posible saber cuáles son los cráteres de los explosivos aún activos.

Así pues, según el modelo quedan entre 1.405 y 1.618 bombas racimo sin explotar solo en estos 100 kilómetros cuadrados analizados, es decir, entre un 44 y un 50% del total.

No es una cifra baladí, puesto que las bombas enterradas han matado o herido a más de 64.000 personas y se estima que una persona es herida por una bomba cada semana.

Para los investigadores, este modelo podría ayudar a mejorar el proceso de desminado, puesto que se podrían invertir más recursos en aquellas zonas más vulnerables y afectadas.

Fuente: Xataca