融合工程知识AI快速估算残缺卫星影像灾害损毁

近期，首尔大学赵仁镐教授领衔团队在《科学报告》发表成果，推出基于科学人工智能的城市级灾害损伤快速预测框架。该研究融合结构工程学知识与统计插补算法，有效破解灾后卫星影像受云层或烟雾遮挡的数据缺失难题。传统AI评估高度依赖海量训练数据与高昂算力，难以满足紧急响应需求。新框架免去了昂贵的模型训练阶段，直接调用灾前灾后的卫星影像与公开数据，通过图像熵指标量化建筑环境紊乱程度，精准识别结构变化。针对缺失数据，算法利用样本内在相似性进行统计重构。实测显示，即使在影像遮挡超百分之五十的极端条件下，建筑损毁预测误差仍低于百分之五。该框架可迅速辅助划定救援优先级与安全排查范围，为灾后恢复与基础设施长效管理提供决策依据。团队表示，此项低算力消耗技术未来将拓展至老化设施监测、装备性能评估及国防图像分析等领域，为复杂工程系统的安全运维提供高效解决方案。