نتيجة مسابقة Landslide4Sense 2022: الكشف المتقدم عن الانهيارات الأرضية من صور الأقمار الصناعية متعددة المصادر

تُقدَّم هنا النتائج العلمية لمسابقة الأحوال الانهيارية 2022 (L4S)، التي نظّمها المعهد الدولي للبحث المتقدم في الذكاء الاصطناعي (IARAI). ويهدف هذا المسابقة إلى اكتشاف الانهيارات الأرضية تلقائيًا باستخدام صور بالأقمار الصناعية متعددة المصادر على نطاق واسع، تم جمعها عالميًا. وتسعى مسابقة L4S لعام 2022 إلى تعزيز الأبحاث متعددة التخصصات حول التطورات الحديثة في نماذج التعلم العميق (DL) لمهام التجزئة الدلالية باستخدام صور الأقمار الصناعية. وفي السنوات القليلة الماضية، حققت النماذج القائمة على التعلم العميق أداءً يُلبي التوقعات في تفسير الصور، بفضل تطور الشبكات العصبية التلافيفية (CNN). ويشكّل الهدف الرئيسي من هذا المقال عرض التفاصيل والخوارزميات الأفضل أداءً التي تم تضمينها في هذه المسابقة. وتُفصّل الحلول الفائزة باستخدام نماذج حديثة متقدمة مثل Swin Transformer وSegFormer وU-Net. كما تُؤخذ بعين الاعتبار تقنيات واستراتيجيات متقدمة في التعلم الآلي، مثل استخلاص الأمثلة الصعبة (hard example mining) والتدريب الذاتي (self-training) وتحسين البيانات باستخدام تقنية المزج (mix-up data augmentation). علاوة على ذلك، نُقدّم وصفًا لمجموعة بيانات المعيار (benchmark dataset) الخاصة بمسابقة L4S لتسهيل المقارنات المستقبلية، ونُعلن عن نتائج تقييم الدقة بشكل مباشر عبر الإنترنت. وتُتاح البيانات على "لوحة التقدم المستقبلي" (Future Development Leaderboard) لغرض التقييم المستقبلي من خلال الرابط: \url{this https URL}، ونُدعو الباحثين إلى إرسال نتائج تنبؤية إضافية، وتقييم دقة أساليبهم، والمقارنة مع نتائج المستخدمين الآخرين، وتحسين النتائج المتعلقة باكتشاف الانهيارات الأرضية المُعلَنة في هذا المقال، إن أمكن.