新しい深層学習アルゴリズムは、火災後の衛星写真を学習して被害の状況を把握できる。
ロシア・スコルコボ科学技術大学の研究チームが、2017年のカリフォルニア州の山火事前後に撮られた衛星画像から、損害を受けた建物と無傷の建物のデータ・セットを作成した。
研究チームはイメージネット（ImageNet＝大規模画像データベース）で事前訓練済みのニューラル・ネットワークを微調整し、損害を受けた建物を最大85％の精度で見分けた。
災害後、最も被害が大きかった地域を正確に示すことは、救命活動や救援活動に役立つ。また、研究者がこのデータ・セットを公開したことにより、自然保護や開発援助のように衛星画像を必要とする調査が改善される可能性がある。