A mesterséges intelligencia segítségével azonosíthatók a szegénység területei a világon.
Az egyik olyan probléma, amellyel a tudósok szembesülnek a világszegénység leküzdésére irányuló tervek elemzése és kidolgozása során, a megbízható információk hiánya - különösen a fejlődő országoktól, azaz a leginkább segítségre szoruló nemzetektől. E nehézség megkerülése érdekében a Stanfordi Egyetem kutatói úgy döntöttek, hogy „tanítanak” egy számítógépet a szegény régiók azonosításához.
Paul Rincon, a BBC szerint a tudósok megtanították a készülékeknek a szegény területek felismerésére műholdas képek elemzésével - és ez a technika forradalmasíthatja azt a módszert, ahogyan a tudósok azonosítják a problémás területeket, és összpontosítják erőfeszítéseiket a szegénység felszámolására az országokban. fejlesztés alatt áll.
Küzdelem a szegénység ellen
Paul szerint a tudósok hagyományosan a Világbank információira támaszkodtak - amely szerint mindenki, aki napi 2 dollárnál kevesebbet él, a szegénységi küszöbön van. Az adatokat viszont a pénzügyi intézmény által alkalmazott alkalmazottak gyűjtik, akik meghatározott régiók családjait látogatják meg, és arra kérik a tagokat, hogy válaszoljanak hosszú és összetett kérdőívekre.
Kiderült, hogy ez a megközelítés nemcsak drága, hanem korlátozott is - mivel az ügynökök egyszerűen nem látogathatnak bizonyos területeket, például a háborúban lévő területeket -, és nem engedik meg, hogy nagyon gyakran végezzenek felméréseket. Ezért a műholdas képek használata segítheti a kutatókat ezen kihívások leküzdésében és pontos információk megszerzésében még a hozzáférhetetlen zónákból is.
Az egyik mutató, amelyet már használtak a szegénység mértékének meghatározására, a műholdas képek, amelyek egy adott régiót éjjel ábrázoltak - és megvilágították a megvilágított közösségek fényét. A Stanfordi tudósok azonban úgy döntöttek, hogy nappali képeket is tartalmaznak, hogy meghatározzák a különböző országok gazdasági fejlettségi szintjének különbségeit.
Intelligens rendszer
A Stanford kutatói „kiképezték” egy komplex számítógépes modellt, hogy öt afrikai ország műholdas (nappali) képein specifikus markereket keressenek. Ez a mesterséges intelligencia rendszer képes felismerni például a burkolt utak, a szántóföld, a városi területek és a víztestek tulajdonságait, amelyeket jól képzett szemmel könnyen felismerhetnek.
A modell ugyanakkor képes olyan mintákat is találni a képeken, amelyeket a szakértők nem könnyű felismerni - és a számítógép képes volt ezeket a markereket társítani a szegény közösségek jelenlétéhez. A tanulmány során a tudósok Ruandából, Ugandából, Nigériából, Tanzániából és Malawiból származó műholdas képeket alkalmaztak, és összehasonlították az elemzések eredményeit az e helyekről származó korábbi információkkal.
A rendszer lenyűgözően működött, és a tudósok szándékában áll a modellt felhasználni az összes Szaharától délre fekvő Afrika, majd a világ fejlődő országainak elemzésére. Valójában ez az új eszköz potenciálisan segíti például a szakértőket a globális szegénység eloszlásának pontosabb becslésében és annak biztosításában, hogy az erőforrások elérjék azokat a közösségeket, amelyeknek leginkább szükségük van rájuk.
