Новий алгоритм на основі машинного навчання, розроблений дослідниками з Стенфордського університету, дозволяє виявляти бідні райони за допомогою даних із супутників.
За даними Світового банку, майже 900 мільйонів людей у всьому світі живуть на суму меншу 1,9 долара в день. Незважаючи на те, що це є глобальною проблемою, виявлення місцезнаходження збіднілих зон на Землі є складним завданням, що вимагає величезної кількості коштів. Тому дослідники зі Стенфордського університету придумали метод, який дозволить за допомогою фотографій зі супутника і штучного інтелекту знаходити бідні райони.
В той час, як звичайні супутникові знімки самі по собі не несуть ніякої корисної інформації про економічні рівні певного району, дослідники винайшли інноваційний метод. Вони зрозуміли, що за допомогою аналізу і порівняння денних і нічних знімків можна давати конкретну оцінку економічного благополуччя району. У цьому дослідникам допомагає спеціальний алгоритм машинного навчання, який з часом починає все краще визначати рівень бідності за фотографіями.
Нічні знімки дають більш правильну інформацію про благополуччя району, тому що система може бачити рівень освітленості, який грає важливу роль у цьому методі. Денні ж знімки дозволяють поглянути на інші аспекти розвитку району, такі як будівництво доріг та інші.
Дослідники використовували нову систему для аналізу декількох районів в Африці. Як показали випробування, система дійсно володіє величезним потенціалом.