Искусственный интеллект анализирует уровень бедности

Из-за недостатка информации об инфраструктуре в странах третьего мира осложняется борьба с бедностью. Поэтому была разработана система, анализирующая спутниковые снимки: она выделяет регионы, которым необходима помощь.

О странах третьего мира слишком мало статистических данных. А для того, чтобы проводить социологические исследования в районах Африки, необходимо выложить крупные суммы.

Маршалл Бёрк из Департамента естественных наук Стэнфорда представил компьютерную систему для анализа фотографий спутника. Индикатором уровня бедности и  экономического развития стало уличное освещение.  Оценивается его интенсивность, сравниваются ночные и дневные кадры на участке. Данные проверяются социологическими исследованиями.

Принцип машинного обучения состоит в занесении исходных данных и поиске решения по выбранным условиям. О том, как система генерирует ответ, точно не известно. Однако результаты сходны с данными социологов.

Вторым показателям для анализа ученые собираются выбрать распространение сотовой связи.

Искусственный интеллект дает эффективные и точные результаты измерений. В будущем он сможет обрабатывать больше информации и работать быстрее. Жаль, что программа не предлагает путей решения проблем.