المساعدة الإنسانية والاستجابة للكوارث المستندة إلى الذكاء الاصطناعي
وظيفتها
يمنح تطبيقنا فِرق المساعدة الإنسانية والاستجابة للكوارث القدرة على تقديم المساعدة العاجلة بشكل سريع وفعّال حيثما تكون الحاجة إليها أكبر. غالبًا ما تعتمد فِرق الاستجابة للطوارئ على عمليات يدوية مملة لتقييم الأضرار وتنسيق الموارد ونقل المعلومات الحيوية. على سبيل المثال، عند تحديد المناطق الأكثر تضرّرًا من حريق غابات أو إعصار، يقضي المسعِفون الأوائل وقتًا طويلاً في مراجعة صور الطائرات بدون طيّار والصور من الأقمار الصناعية لتنسيق جهود الاستجابة. يُبرمِج تطبيقنا هذه العمليات التي تستغرق وقتًا طويلاً لتقديم خطط قابلة للتنفيذ إلى فِرق الاستجابة للطوارئ. من خلال الاستفادة من مصادر البيانات في الوقت الفعلي ومتعددة الوسائط، بما في ذلك وسائل التواصل الاجتماعي وبيانات بثّ بيانات الاستشعار، يمكن لتطبيق Pytho وضع مسار إنقاذ آمن للفرق للوصول إلى الضحايا، واقتراح مناطق لمنح الأولوية لجهود الإنقاذ، وتحسين استخدام الموارد لتوفير الوقت والمواد المهمة. نستخدم Gemini API لتنفيذ ما يلي: 1) إنشاء تطبيق موجه للمستخدمين يستند إلى السحابة الإلكترونية. 2) إنشاء مدير سير عمل يمكنه استخراج بيان العمل من فيديو تم تسجيله. على غرار ÉCLAIR (arXiv:2405.03710v1) 3) لإنشاء مجموعة تدريب متعددة الوسائط مزوّدة بأدوات لضبط نماذج لغوية صغيرة، مثل Gemma-2-2b. في ما يلي بعض حالات الاستخدام المضمّنة في مجموعات التدريب: - فهم الخرائط والمستندات لإنشاء منتجات مستندة إلى الموقع الجغرافي - استخراج الموقع الجغرافي من الصور - تقييم الأضرار التي لحقت بالبنية الأساسية من الصور والفيديوهات - إنشاء منتجات واقتراحات للمستجيبين الأوائل
مصمَّم بالاستناد إلى
ما من شبكة
الفريق
من
Pytho AI
من
الولايات المتحدة
[[["يسهُل فهم المحتوى.","easyToUnderstand","thumb-up"],["ساعَدني المحتوى في حلّ مشكلتي.","solvedMyProblem","thumb-up"],["غير ذلك","otherUp","thumb-up"]],[["لا يحتوي على المعلومات التي أحتاج إليها.","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["الخطوات معقدة للغاية / كثيرة جدًا.","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["المحتوى قديم.","outOfDate","thumb-down"],["ثمة مشكلة في الترجمة.","translationIssue","thumb-down"],["مشكلة في العيّنات / التعليمات البرمجية","samplesCodeIssue","thumb-down"],["غير ذلك","otherDown","thumb-down"]],[],[],[],null,["# Pytho AI\n\n[More Apps](/competition/vote) \n\nPytho AI\n========\n\nAI-Powered Humanitarian Assistance and Disaster Response \nVote \nVoted!\nWhat it does\n\nOur application empowers humanitarian assistance and disaster response teams with the capability to rapidly and effectively deliver critical aid where it's needed most. Emergency response teams often rely on tedious manual processes to assess damage, coordinate resources, and communicate vital information. For example, when identifying the hardest hit areas from a wildfire or a hurricane, first responders spend too much time reviewing drone and satellite images to coordinate a response effort. \nOur application automates these time-consuming processes to deliver actionable plans to emergency response teams. Leveraging real-time and multi-modal data sources including social media and sensor streaming data, Pytho can plot a safe rescue route for teams to reach victims, recommend areas to prioritize rescue efforts, and optimize resource employment to save critical time and materials. \nWe use Gemini API for: \n1) Building our cloud-based user facing application. \n2) To build a workflow manager that can extract statement of work from a video capture. Similar to ÉCLAIR (arXiv:2405.03710v1) \n3) To create an instrumented multi-modal training set to instruction tune small LLMs such as Gemma-2-2b. Some of the use cases included in the training sets are: \n- Understanding maps and documents to create geo-based products. \n- Extracting location from images. \n- Assessing infrastructure damage from images and videos \n- Generate products and recommendations for first responders \nBuilt with\n\n- None \nTeam \nBy\n\nPytho AI \nFrom\n\nUnited States \n[](/competition/vote)"]]
