हमारा ऐप्लिकेशन, मानवीय सहायता और आपदा राहत टीमों को ज़रूरत के हिसाब से तुरंत और असरदार तरीके से मदद पहुंचाने में मदद करता है. आपातकालीन स्थिति में काम करने वाली टीमें, नुकसान का आकलन करने, संसाधनों को मैनेज करने, और अहम जानकारी देने के लिए, अक्सर मैन्युअल तरीके का इस्तेमाल करती हैं. उदाहरण के लिए, जब किसी जंगल में लगी आग या तूफान से सबसे ज़्यादा नुकसान पहुंचाने वाले इलाकों की पहचान की जाती है, तो आपातकालीन स्थिति में मदद करने वाली टीमें, ड्रोन और सैटलाइट से ली गई तस्वीरों की समीक्षा करने में काफ़ी समय बर्बाद करती हैं. हमारा ऐप्लिकेशन, समय लेने वाली इन प्रोसेस को ऑटोमेट करता है, ताकि आपातकालीन स्थिति में मदद करने वाली टीमों को तुरंत कार्रवाई करने के लिए प्लान मिल सकें. Pytho, रीयल-टाइम और कई तरह के डेटा सोर्स का इस्तेमाल करके, बचाव टीमों के लिए सुरक्षित रास्ता तय कर सकता है. इससे, वे ज़्यादा से ज़्यादा लोगों तक पहुंच सकती हैं. साथ ही, यह बचाव के लिए प्राथमिकता तय करने वाले इलाकों के सुझाव दे सकता है. इसके अलावा, यह संसाधनों के इस्तेमाल को ऑप्टिमाइज़ करके, बचाव में लगने वाले समय और संसाधनों को बचा सकता है. हम Gemini API का इस्तेमाल इन कामों के लिए करते हैं: 1) क्लाउड पर काम करने वाला, लोगों के लिए बनाया गया ऐप्लिकेशन बनाना. 2) ऐसा वर्कफ़्लो मैनेजर बनाना जो वीडियो कैप्चर से काम की जानकारी निकाल सके. ÉCLAIR (arXiv:2405.03710v1) जैसा 3) निर्देशों के हिसाब से Gemma-2-2b जैसे छोटे एलएलएम को ट्यून करने के लिए, इंस्ट्रूमेंट वाला मल्टी-मोडल ट्रेनिंग सेट बनाया जा सकता है. ट्रेनिंग सेट में इस्तेमाल के कुछ उदाहरणों में ये शामिल हैं: - जगह के हिसाब से प्रॉडक्ट बनाने के लिए, मैप और दस्तावेज़ों को समझना. - इमेज से जगह की जानकारी निकालना. - इमेज और वीडियो से, बुनियादी ढांचे को हुए नुकसान का आकलन करना - आपातकालीन स्थिति में मदद करने वाले लोगों के लिए प्रॉडक्ट और सुझाव जनरेट करना
इनकी मदद से बनाया गया
कोई नहीं
टीम
इन्होंने बदलाव किया है
Pytho AI
इन्होंने भेजा
अमेरिका
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","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)"]]
