Oamenii de știință au făcut apel la voluntari pentru a ajuta la analizarea imaginilor din satelit după ce cutremurele consecutive au provocat pagube pe scară largă în Venezuela.
Condus de Brooke Simmons, profesoară de fizică la Universitatea Lancaster, proiectul Planetary Response Network (PRN) caută persoane care să compare fotografiile făcute înainte și după cutremure.
Voluntarii online pot ajuta la identificarea drumurilor blocate, a clădirilor avariate și a podurilor sparte, astfel încât lucrătorii umanitari să știe unde este cea mai mare nevoie de ajutor.
Alice Mead, responsabilă cu relațiile umanitare, a declarat că au nevoie în special de oameni care să clasifice „date vitale” despre drumuri, aeroporturi, porturi și alte rute utilizate de echipele de ajutor.
„Oamenii vor să ajute”
Peste 1.700 de persoane au murit de la cutremurele care au avut loc miercurea trecută, la câteva secunde distanță , o cifră despre care Organizația Națiunilor Unite (ONU) a declarat că va crește „inevitabil”.
Se crede că zeci de mii de oameni sunt încă dispăruți.
Cel puțin 5.000 de persoane au fost rănite de când cutremurele cu magnitudinea de 7,2 și 7,5 care au lovit lângă capitala Caracas, reducând sute de clădiri în ruine și determinând oficialii să declare stare de urgență.
În timpul misiunilor anterioare care au urmat dezastrelor ecologice, mii de voluntari online au comparat imaginile din satelit anterioare și ulterioare evenimentului pentru a identifica daunele aduse infrastructurii și clădirilor, blocajele de acces și semnele prezenței unor persoane aflate în pericol.
Simmons a spus: „După un eveniment ca acesta, sunt atât de mulți oameni care vor să ajute, dar nu au resursele financiare sau timpul necesar pentru a se oferi voluntari în persoană.”
„Proiectul nostru oferă oamenilor o modalitate de a ajuta echipa de intervenție în timpul liber, fără a fi nevoiți să plece de acasă.”
Proiectul se concentrează în prezent pe rutele de acces umanitar.
Proiectul PRN a pornit de la platforma de știință cetățenească Zooniverse, unde membrii publicului identifică modele în seturi de date care sunt prea mari pentru ca experții să le poată examina singuri și prea complexe pentru ca algoritmii computerizați și inteligența artificială să le poată eticheta în mod fiabil.
Voluntarii interesați sunt rugați să contacteze Zooniverse .