Американские ученые предложили определять уровень бедности в странах Африки по спутниковым фото регионов. Искусственный интеллект анализирует спутниковые снимки местности и делает оценку благосостояния жителей региона. Об этом сообщает N+1.
Результаты исследований ученых были опубликованы в журнале Science. Как правило, для определения уровня бедности используются различные методы.
Вместе с тем, для проведения крупномасштабных исследований требуются значительные затраты со стороны правительства, поэтому в экономически слаборазвитых регионах такие исследования проводятся редко. Это создает дефицит информации, что делает невозможным определить регионы, которые наиболее остро нуждаются в помощи.
Теперь же исследователи предложили использовать сверточную нейросеть, обрабатывающую спутниковые снимки местности. Многослойная архитектура такого типа сетей позволяет анализировать изображения высокого уровня абстракции.
В данном случае на вход нейрона подается не вся картинка, а небольшая ее часть, которая обрабатывается программой. После этого получается карта признаков, которая тоже несколько раз «пропускается» через нейросеть, и, в конечном итоге, искусственный интеллект определяет, что изображено на снимке.
Работу программы ученые проверили на примере пяти стран с доступными результатами опросов: Нигерии, Танзании, Уганды, Малави и Руанды. Оказалось, что предсказания искусственного интеллекта в 75% случаев совпадали с реальными данными о богатстве домохозяйств. В случае с предсказанием на основе потребительских расходов программа показала меньший результат — 55%.