Дата публикации: 02 июня 2020 г. #США #ВУЗ #ИИ Исследователи из Стэнфордского университета для борьбы с бедностью в Африке предложили использовать спутниковые снимки и ИИИсследователи из Стэнфордского университета (University of Stanford) разработали инструмент, объединяющий общедоступные спутниковые снимки с ИИ для отслеживания бедности в африканских деревнях с течением времени. Вот почему ученые из Стэнфорда Маршалл Барк (Marshall Burke), Дэвид Лобелл (David Lobbell) и Стефано Эрмон (Stefano Ermon) возглавляя команду исследователей, провели последние пять лет, чтобы найти эффективный способ поиска и отслеживания бедных зон по всей Африке. Разработанный ими инструмент сочетает бесплатные общедоступные спутниковые снимки с искусственным интеллектом (ИИ) для оценки уровня бедности в африканских деревнях и изменений в их развитии с течением времени. Анализируя прошлые и текущие данные, инструмент измерения может предоставить полезную информацию для организаций, государственных учреждений и предприятий, которые предоставляют услуги и предметы первой необходимости для бедных. Детали их работы были опубликованы в выпуске журнала Nature Communications от 22 мая 2020г. «Наша главная мотивация - лучше разрабатывать инструменты и технологии, которые позволят нам добиться прогресса в действительно важных экономических вопросах. Прогресс сдерживается отсутствием способности проверять и сравнивать результаты », - сказал Берк, научный сотрудник Стэнфордского института исследований экономической политики (SIEPR) и доцент кафедры наук о системе Земли в Школе наук о Земле, энергии и окружающей среде (Стэнфордская Земля). «Вот инструмент, который, по нашему мнению, может помочь». Измерительный инструмент использует спутниковые снимки, как ночью, так и днем. Ночью огни являются индикатором развития, а днем изображения человеческой инфраструктуры, такие как: дороги, сельское хозяйство, кровельные материалы, жилые конструкции и водные пути, дают характеристики, связанные с развитием. Затем инструмент применяет технологию глубокого обучения - вычислительные алгоритмы, которые постоянно обучаются обнаружению закономерностей для создания модели, которая анализирует данные изображений и формирует индекс богатства активов, экономический компонент, обычно используемый геодезистами для измерения благосостояния домохозяйств в развивающихся странах. Исследователи проверили точность измерительного инструмента для примерно 20 000 африканских деревень, которые имели существующие данные о богатстве активов из опросов, начиная с 2009 года. Они обнаружили, что, согласно их исследованию, он хорошо справляется с оценкой уровня бедности в деревнях в разные периоды времени. Создание этого инструмента и его потенциал, может помочь улучшить благосостояние бедных людей в мире. Источник: news.stanford.edu
Популярные издания ФГБНУ «Аналитический центр»
Издания 2019 года
Издания 2018 года
открыть полный список изданий Центра → Документ был изменён 11.11.2019 в 10:50. |
Поиск данных
об аттестации педагогических работников Издания Центра
|