Искусственный интеллект научили распознавать бедность из космоса
Спутниковые карты помогут определить уровень бедности в африканских странах. Американские ученые выступили с таким предложением и рассказали, что с помощью нейронных сетей они смогут проанализировать фотографии некоторых участков, сделанные с помощью спутника, и уже по этим данным будут оценивать благосостояние жителей всего региона.
По расчетам ученых, этот способ получения необходимой информации является достаточно эффективным, несмотря на свою малобюджетность. Американцы разработали целую систему и снабдили ее огромной базой изображений. Кроме того, они научили ее определять нужные изображения на снимках, обращая внимание на самые мелкие детали, а также сопоставлять спутниковые фотографии, сделанные в ночное или дневное время суток.
Таким образом, разработчики смогут найти богатые регионы Африки, судя по степени освещенности, крышам домов, наличию воды и дорог. Этому также будет способствовать привязанная к картам местности информация об «индексе богатства», позволяющая определить потребительские расходы домохозяйств, рассчитанных на основе имеющегося количества имущества. Эта информация была получена в ходе опросов, проведенных сотрудниками Всемирного Банка и проектом Demographic and Health Surveys.
Первые испытания системы показали, что она вполне успешно справилась с поставленной задачей и в 75% случаев смогла правильно определить реальные доходы домашних хозяйств.
Ценность данной разработки заключается, прежде всего, в ее дешевизне, поскольку для получения результатов искусственному интеллекту достаточно всего лишь иметь доступ к открытым и легкодоступным данным. И, кроме того, благодаря постоянному обновлению спутниковых карт, возможна и корректировка результатов исследования.
Маргарита Мирошниченко
Фото: znaj.ua
Присоединяйтесь к группе «Кто есть кто» в ВКонтакте и следите за обновлениями!
По расчетам ученых, этот способ получения необходимой информации является достаточно эффективным, несмотря на свою малобюджетность. Американцы разработали целую систему и снабдили ее огромной базой изображений. Кроме того, они научили ее определять нужные изображения на снимках, обращая внимание на самые мелкие детали, а также сопоставлять спутниковые фотографии, сделанные в ночное или дневное время суток.
Таким образом, разработчики смогут найти богатые регионы Африки, судя по степени освещенности, крышам домов, наличию воды и дорог. Этому также будет способствовать привязанная к картам местности информация об «индексе богатства», позволяющая определить потребительские расходы домохозяйств, рассчитанных на основе имеющегося количества имущества. Эта информация была получена в ходе опросов, проведенных сотрудниками Всемирного Банка и проектом Demographic and Health Surveys.
Первые испытания системы показали, что она вполне успешно справилась с поставленной задачей и в 75% случаев смогла правильно определить реальные доходы домашних хозяйств.
Ценность данной разработки заключается, прежде всего, в ее дешевизне, поскольку для получения результатов искусственному интеллекту достаточно всего лишь иметь доступ к открытым и легкодоступным данным. И, кроме того, благодаря постоянному обновлению спутниковых карт, возможна и корректировка результатов исследования.
Маргарита Мирошниченко
Фото: znaj.ua
Присоединяйтесь к группе «Кто есть кто» в ВКонтакте и следите за обновлениями!