MTI
Mesterséges intelligenciával kiértékelt műholdkép mutatja meg a szegénységet
Mesterséges intelligenciával kombinált műholdképekből következtetnének az egy-egy területen uralkodó szegénység mértékére amerikai kutatók.
A Stanford Egyetem kutatói olyan számítógépes rendszert fejlesztettek, amely műholdképek elemzésével öt afrikai országban - Nigériában, Tanzániában, Ugandában, Ruandában és Malawiban - volt képes azonosítani az elszegényedett régiókat. "A szegénységi adatokat kezelő Világbank hosszú ideje mindenkit szegénynek tart, aki napi egy dollárnál is kevesebből él" - magyarázta az egyetem professzora, Marshall Burke, aki elmondta azt is: hagyományosan a helyszínre küldött munkatársak kérdéseire adott válaszokból állnak össze ezek az adatsorok.
Új módszerek keresésére azért van szükség, mert ezek a felmérések drágák, nem rendszeresek, és néha lehetetlen elvégezni őket bizonyos helyeken, például fegyveres konfliktus miatt. Jelenleg kevés megbízható adat áll rendelkezésre a helyi bevételekről a fejlődő országokból, mindez pedig nehezíti a probléma kezelését is - írja a BBC News. A szegénység műholdképekkel történő feltérképezése nem teljesen új ötlet, kutatások születtek arról, hogy egy-egy régió éjszakai fényei jelezhetik a helyi gazdasági helyzetet. Ugyanakkor ez a módszer nem működik a legszegényebb vidékek esetében, ahol nincsenek éjszakai fények.
A tanulmányukat a Science magazinban közreadó kutatók ezért olyan rendszert terveztek, amely a nappali műholdképekből bizonyos jeleket - például burkolt utakat vagy fémtetőket - felismerve és értelmezve segít megkülönbözteti az a gazdasági jólét különböző szintjeit a fejlődő országokban. "Ha egy számítógépnek elég adatot adsz, ki tudja számítani, mit kell keresni. Mi olyan számítógépes modellt fejlesztettünk, amely a szegénységet jelző dolgokat képes megtalálni" - hangsúlyozta Marshall Burke, aki szerint a rendszer az ember által is észlelhető városi régiók, mezőgazdasági területek mellett olyan mintázatokat is észrevesz, amelyek a kutatók tekintetét elkerülik, de mégis használhatóak a szegénység jelzésére.
A kutatócsoport a rendszert ki akarja terjeszteni egész Fekete-Afrikára, majd a teljes fejlődő világra.
A Stanford Egyetem kutatói olyan számítógépes rendszert fejlesztettek, amely műholdképek elemzésével öt afrikai országban - Nigériában, Tanzániában, Ugandában, Ruandában és Malawiban - volt képes azonosítani az elszegényedett régiókat. "A szegénységi adatokat kezelő Világbank hosszú ideje mindenkit szegénynek tart, aki napi egy dollárnál is kevesebből él" - magyarázta az egyetem professzora, Marshall Burke, aki elmondta azt is: hagyományosan a helyszínre küldött munkatársak kérdéseire adott válaszokból állnak össze ezek az adatsorok.
Új módszerek keresésére azért van szükség, mert ezek a felmérések drágák, nem rendszeresek, és néha lehetetlen elvégezni őket bizonyos helyeken, például fegyveres konfliktus miatt. Jelenleg kevés megbízható adat áll rendelkezésre a helyi bevételekről a fejlődő országokból, mindez pedig nehezíti a probléma kezelését is - írja a BBC News. A szegénység műholdképekkel történő feltérképezése nem teljesen új ötlet, kutatások születtek arról, hogy egy-egy régió éjszakai fényei jelezhetik a helyi gazdasági helyzetet. Ugyanakkor ez a módszer nem működik a legszegényebb vidékek esetében, ahol nincsenek éjszakai fények.
A tanulmányukat a Science magazinban közreadó kutatók ezért olyan rendszert terveztek, amely a nappali műholdképekből bizonyos jeleket - például burkolt utakat vagy fémtetőket - felismerve és értelmezve segít megkülönbözteti az a gazdasági jólét különböző szintjeit a fejlődő országokban. "Ha egy számítógépnek elég adatot adsz, ki tudja számítani, mit kell keresni. Mi olyan számítógépes modellt fejlesztettünk, amely a szegénységet jelző dolgokat képes megtalálni" - hangsúlyozta Marshall Burke, aki szerint a rendszer az ember által is észlelhető városi régiók, mezőgazdasági területek mellett olyan mintázatokat is észrevesz, amelyek a kutatók tekintetét elkerülik, de mégis használhatóak a szegénység jelzésére.
A kutatócsoport a rendszert ki akarja terjeszteni egész Fekete-Afrikára, majd a teljes fejlődő világra.