14:21
Исследователям удалось с помощью искусственного интеллекта объединить данные спутников, вращающихся на околоземной орбите, для определения регионов с низким уровнем жизни по всему миру.
Решение проблемы нищеты затрудняется ограниченным количеством данных об уровне доходов в развивающихся странах. Команда ученых Стенфордского университета смогла создать компьютерную систему для выявления неимущих районов со спутника и получить результаты обследования пяти африканских стран.
Результаты исследования опубликовали в журнале Science. Нил Жан, Маршалл Берк и его коллеги говорят, что новая технология поможет оптимизировать усилия для отслеживания и борьбы с бедностью в развивающихся странах.
Сбор данных о бедности на основе обследования домашних хозяйств, проведения опросов, изучения статистики – довольно дорогостоящие методы, которые к тому же проводятся не часто. Иногда работа исследователей затрудняется невозможностью доступа в некоторые регионы, например, из-за вооруженных конфликтов. В связи с этим возникла необходимость в использовании других точных показателей состояния домашних хозяйств.
Идея картирования бедности на основе снимков спутников не является абсолютно новой. Недавние исследования показали, что космические данные о ночных огнях могут быть использованы для прогнозирования достатка в той или иной стране. Но ночные огни не очень подходящий показатель для районов, которые находятся на нижних ступенях распределения доходов, так как на ночных снимках они отображаются просто как темные пятна.
Исследователи со Стенфорда решили использовать данные полученные днем, которые охватывают такие показатели как наличие дорог с твердым покрытием, кровли на домах, сельскохозяйственные угодья, городские районы, водные пути – маркеры, помогающие распознать различные уровни экономического благосостояния.
Созданная компьютерная модель запрограммирована искать детали, указывающие на низкий уровень жизни людей. Первыми анализу были подданы спутниковые изображения Нигерии, Танзании, Уганды, Раунде и Малави. В дальнейшем планируется расширить регион для изучения. Новая технология будет содействовать благотворительности и гарантировать, что ресурсы направят тем, кто в этом больше всего нуждается.
