Новый алгоритм на основе машинного обучения, разработанный исследователями из Стэнфордского университета, позволяет выявлять бедные районы с помощью данных со спутников, пишет научно-популярный портал Naked Science.
Видео: ученые научились определять бедные районы по снимкам из космоса
/nginx/o/2022/03/07/14412109t1h16fe.png)
22 августа 2016, 17:35
Обращаем ваше внимание, что статье более пяти лет и она находится в нашем архиве. Мы не несем ответственности за содержание архивов, таким образом, может оказаться необходимым ознакомиться и с более новыми источниками.
По данным Всемирного банка, почти 900 миллионов человек во всем мире живут на сумму меньшую 1,9 доллара в день. Несмотря на то, что это является глобальной проблемой, выявление местонахождения обедневших зон на Земле является сложной задачей, требующей огромного количества средств. Поэтому исследователи из Стэнфордского университета придумали метод, который позволит с помощью фотографий со спутника и искусственного интеллекта находить бедные районы.
В то время, как обычные спутниковые снимки сами по себе не несут никакой полезной информации об экономическом уровне определенного района, исследователи изобрели инновационный метод. Они поняли, что с помощью анализа и сравнения дневных и ночных снимков можно давать конкретную оценку экономическому благополучию района. В этом исследователям помогает специальный алгоритм машинного обучения, который со временем начинает все лучше определять уровень бедности по фотографиям.
Ночные снимки дают более правильную информацию о благополучности района, потому что система может видеть уровень освещенности, который играет важную роль в этом методе. Дневные же снимки позволяют взглянуть на другие аспекты развитости района, такие как строительство дорог и другие.
Исследователи использовали новую систему для анализа нескольких районов в Африке. Как показали испытания, система действительно обладает огромным потенциалом.
Команда разработчиком опубликовала свою работу в журнале Science.