據美國國防部網站2019年8月15日刊文，美國國防部國防創新單元(DIU)宣布啟動“探索視角2挑戰”(xView2 Challenge)，尋求利用人工智能技術，實現自動化災后毀損評估。美國國防部在該新聞中表示，當災難來臨時，速度至關重要。在重大事件發生后正確評估毀損所需的時間，可能產生生死之別。
但是，緊急救援人員必定會經常對當地通信和交通基礎設施造成干擾，使準確的評估變得危險、困難和緩慢。雖然衛星和航空照相提供的風險較低的替代方案覆蓋范圍更廣，但卻使分析師仍必須對圖像進行耗時的人力評估。在“探索視角2挑戰”中，DIU正在挑戰機器學習專家們，希望他們開發計算機視覺算法，對自然災害造成的各類的建筑物毀損進行定位和分類，從而加快對衛星和航空圖像的分析。
“探索視角2挑戰”是DIU挑戰系列中的二等獎競賽，聚焦于進一步推動用于人道主義援助和救災工作的計算機視覺創新。2019年的競賽以“探索視角1挑戰”(xView1 Challenge)為基礎，后一挑戰是尋找計算機視覺算法來定位和識別地面上對首批響應者有用的不同目標。DIU的人工智能投資組合主管邁克·考爾(Mike Kaul)表示：“DIU舉辦這一挑戰的目標，是征募機器學習專家全球團體來解決一個非常棘手的問題：在背景中檢測過頂圖像中的關鍵目標，并評估災難中的毀損。”
本次挑戰賽的合作伙伴、FEMA區域管理員羅伯特·芬頓(Robert Fenton)說：“我們一直在尋找改進連續快速毀損評估的方法，以確保我們和我們的合作伙伴在合適的時間向正確的地方提供合適的資源。我們相信DIU的挑戰賽可以為這一目標做出貢獻。”
DIU已帶領學術界和工業界的專家團隊創建了一個新的數據集xBD，以便在災難發生前后進行定位和毀損評估。該數據集將為本次挑戰賽奠定基礎。雖然現在已經有了幾個用于從衛星圖像中檢測物體的開放數據集——例如，“太空網”(SpaceNet)和“探索視角”(xView)——但每個這樣的數據集都只能及時呈現一幅快照，并且缺少有關災后毀損類型和嚴重程度的信息。
xBD數據集則是最大和最多樣化的建筑物毀損標注數據集，它允許機器學習/人工智能從業人員生成和試驗自動化的建筑物毀損評估模型。該數據集基于開源的光電圖像(分辨力為0.3米)，將包含來自15個國家和地區5000平方千米免費獲取圖像中的70萬個建筑物標注，其中涉及7種災害類型：野火；山體滑坡；大壩坍塌；火山爆發；地震 / 海嘯；大風破壞；洪水破壞。
“探索視角2挑戰”設置了3個獎項：
一是開源獎。各參賽隊將爭奪排行榜的位置，最高分得獎。通過在不設限開源許可證之下公開發布他們的模型，各參賽隊還有資格獲得額外的開源獎勵。
二是非獨家政府用途賦權獎。各參賽隊授予DIU將模型用于政府用途的權限，這樣就有資格獲得此獎項，或者有機會在該排行榜上獲得最高分。解決方案可用來幫助未來的災后恢復工作。
三是評估獎。各參賽隊保留其知識產權，只授予DIU對其解決方案進行基準測試的權限，就能競爭此獎項。該類別中的頂級團隊仍有資格因其提交的作品獲得特別獎金。
以上三類獎項中的最佳解決方案都有幾個分享一筆總額15萬美元的獎金。最佳解決方案將獲得邀請，在2019年12月的NeurIPS 2019人工智能研討會上展示他們的工作如何用于人道主義援助和救災。任何現金獎的獲獎者都將被視為有資格獲得美國防部的后續工作合同。
“探索視角2挑戰”將從2019年8月開始，持續到2019年11月。
本次挑戰賽中獲得的成果將被應用于作戰和學術場合，包括但不限于：路障；重新安排路線以跨越受阻道路；自然力量識別；資源分配決策；物體辨識與識別。由DIU和美國卡內基梅隆軟件工程研究所合作發展的基線模型將是公開可獲得的，作為本挑戰賽的起點提供。除了推進毀損評估的水平之外，本挑戰賽還著眼于通過xBD數據集為研究人員、企業和其他團體提供開發算法的手段和動機，將人道主義援助和災害響應帶入人工智能時代。
“探索視角2挑戰”的合作伙伴代表了人工智能和災害響應團體之間的第一個聯盟，后者包括美國航空航天局的地球科學災害計劃( Earth Science Disasters Program)，美國聯邦緊急事務管理局第9區，美國加利福尼亞州州長緊急服務辦公室，加州森林及防火局，加州國民警衛隊，美國防部聯合人工智能中心，卡內基梅隆軟件工程研究所，美國地質局，美國地理空間情報局和國家安全創新網絡。
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