Штучний інтелект аналізує рівень бідності

Через брак інформації про інфраструктуру в країнах третього світу ускладнюється боротьба з бідністю. Тому була розроблена система, яка аналізує супутникові знімки: вона визначає регіони, які потребують допомоги.

Наразі вченим недостатньо статистичних даних щодо країн третього світу. А для проведення соціологічних досліджень в районах Африки потрібні значні кошти.

Маршал Бьорк з Департаменту природничих наук Стенфорда представив комп'ютерну систему для аналізу фотографій супутника. Індикатором рівня бідності та економічного розвитку стало вуличне освітлення. Оцінюється його інтенсивність, порівнюються нічні та денні кадри на ділянці. Дані перевіряються соціологічними дослідженнями.

Принцип машинного навчання полягає в занесенні необхідних даних та у пошукові рішень за визначеними умовами. Про те, як система генерує відповідь, достеменно невідомо. Однак результати наближаються до даних соціологів.

Другим показником для аналізу вчені мають намір обрати розповсюдження стільникового зв'язку.

Штучний інтелект дає ефективні та точні результати вимірів. У майбутньому він зможе обробляти більше інформації та працювати швидше. На жаль, програма не пропонує шляхів вирішення проблем.