美国红十字会及其“缺失地图”项目（Missing Maps project），正与英特尔共同应用人工智能技术绘制发展中国家易受灾地区的地图，以帮助其防灾备灾。在2019年，英特尔数据科学家构建了一个计算机视觉模型，该模型能够识别乌干达卫星图像上先前未被标记的桥梁和道路。

　　“对红十字会的工作人员而言，在防灾规划和紧急响应过程中，精确的地理信息极其重要。但世界上有些地区还未被标记在地图上，这给防灾规划和灾害响应造成了极大的困难。正因如此，我们与英特尔携手，运用人工智能技术绘制易受灾地区的地图，标记道路、桥梁、建筑物和城市。”——Dale Kunce，“缺失地图”项目联合创始人、美国红十字会Cascades大区首席执行官

　　根据缺失地图项目 <https://www.missingmaps.org/>的数据，世界各地每年有近2亿人受灾。很多灾区并未标记在地图上，这导致应急响应人员缺少必要的信息，以快速制定救灾决策。

　　卫星图像有时不易辨识，并且各个国家的桥梁和基础设施不尽相同。人工智能模型增强了制图能力，可以覆盖更广泛的区域，并捕捉人眼难以察觉的事物。例如，该模型在乌干达南部发现了70座桥梁，而这些桥梁在“开放街道地图”（OpenStreetMap）或乌干达统计局官方地图中均未找到。

　　这一计算机视觉模型运行在第二代英特尔?至强?可扩展处理器上，该处理器内置了英特尔?深度学习加速技术（DL Boost）和nGraph 编译器。

　　尽管英特尔并不享有该数据集的全部权利，但正在寻求将该数据集作为开源资源提供给研究者和地理空间专业人士的机会。此外，英特尔还将召开研讨会，探讨如何将卫星图像和AI技术用于人道主义实践，从而充分利用为该项目开发的数据集和代码库。