HASTE od Microsoftu. AI ocenia szkody po katastrofach

Jak HASTE rozpoznaje zniszczone budynki

HASTE zestawia zdjęcie satelitarne wykonane przed katastrofą z obrazem o wysokiej rozdzielczości wykonanym po niej. Analityk zaznacza na kilku fragmentach mapy przykłady budynków uszkodzonych i nieuszkodzonych. Model uczy się tych wzorców i przenosi je na cały dotknięty obszar, dzięki czemu powstaje mapa zniszczeń dla miasta lub regionu.

Według Microsoftu przygotowanie narzędzia do konkretnej sytuacji zajmuje kilka godzin. Nie chodzi więc o gotowy model, który sam wykrywa każdą katastrofę, lecz o szybkie dostrajanie do lokalnej zabudowy i rodzaju zdarzenia. Zdjęcia satelitarne dostarcza m.in. Planet Labs, a wyniki są wizualizowane w chmurze Azure.

Gdzie narzędzie było używane

Microsoft opisał wdrożenia 22 września 2026 roku w serwisie Microsoft Source. Lista obejmuje zdarzenia z kilku kontynentów, a część z nich miała miejsce w ostatnich miesiącach.

• Trzęsienia ziemi: Turcja, Wenezuela (czerwiec 2026) i Kolumbia (sierpień 2026).
• Powodzie: Libia, Peru, Paragwaj i Ekwador.
• Pożary: Francja, Boliwia oraz okolice Spokane w stanie Waszyngton (sierpień 2026).
• Cyklony i huragany: Madagaskar oraz huragan Melissa na Jamajce (październik 2025).

Co zmienia szybsza ocena szkód

Największa zmiana dotyczy czasu. Catholic Relief Services podaje, że ręczna analiza zdjęć zajmowała jej zespołowi około dwóch tygodni. Po trzęsieniu ziemi w Wenezueli mapa z HASTE była gotowa następnego ranka, co pozwoliło szybciej skierować ograniczone zapasy do najbardziej zniszczonych dzielnic.

Z narzędzia korzysta też OCHA, czyli biuro ONZ koordynujące pomoc humanitarną. W jego przypadku mapa zniszczeń pomaga ustalić, gdzie wysłać zespoły i jak rozdzielić środki między organizacje. W naszej ocenie to przykład zastosowania AI, w którym korzyść da się zmierzyć w godzinach, a ostateczne decyzje nadal podejmują ludzie.

Licencja, wymagania i ograniczenia

Repozytorium microsoft/haste zawiera interfejs WWW do zarządzania projektami, oznaczania budynków i przeglądania wyników, backend oparty na Azure Functions oraz bibliotekę Pythona hastegeo z modelami i procesorami danych. Kod jest objęty licencją MIT, więc można go używać także komercyjnie. Do lokalnego uruchomienia potrzebne są Python 3.11 i Docker, a pełne wdrożenie zakłada subskrypcję Azure i obliczenia na GPU w Azure Batch.

Materiał Microsoftu nie podaje wskaźników dokładności ani porównania z innymi metodami. Narzędzie nie działa bez aktualnych zdjęć o wysokiej rozdzielczości, a przy zachmurzeniu, typowym dla powodzi, ich pozyskanie może się opóźnić. Licencja na kod nie obejmuje zdjęć satelitarnych, które trzeba pozyskać osobno od ich dostawców.

HASTE a europejski Copernicus EMS

W Unii Europejskiej podobną rolę pełni Copernicus Emergency Management Service (CEMS). Jego moduł szybkiego mapowania uruchamiają upoważnione instytucje krajowe, regionalne i międzynarodowe, a mapy otrzymują bezpłatnie. Pierwsze produkty powstają w ciągu kilku godzin lub dni od zdarzenia.

Polska korzystała z tej usługi podczas powodzi we wrześniu 2024 roku. Krajowe Centrum Koordynacji Ratownictwa i Ochrony Ludności uruchomiło 13 września 2024 roku aktywację EMSR756. Objęła ona ostatecznie 20 obszarów, przyniosła 32 produkty kartograficzne i wykazała około 39,2 tys. hektarów zalanych terenów. HASTE nie zastępuje więc CEMS w Polsce, ale może być uzupełnieniem dla organizacji pozarządowych, samorządów i firm analitycznych, które chcą samodzielnie ocenić zniszczenia zabudowy.

Dla kogo to narzędzie

HASTE jest przeznaczone dla zespołów GIS, organizacji humanitarnych i instytucji zarządzania kryzysowego, które mają dostęp do zdjęć satelitarnych i kompetencje do ich analizy. Polski samorząd lub organizacja pomocowa mogą przetestować je na archiwalnych danych z powodzi 2024 roku, zanim wykorzystają je w realnym zdarzeniu.

Przed wdrożeniem warto sprawdzić koszt zdjęć, zasady przetwarzania danych w chmurze i sposób współpracy z mapami CEMS. Wyniki automatycznej oceny wymagają weryfikacji w terenie, zwłaszcza gdy od nich zależy wypłata pomocy lub odszkodowań.