Ученые из США предложили использовать нейросеть для определения уровня бедности в странах Африки по спутниковым снимкам.

Как пишет N+1, метод заключается в том, что искусственный интеллект анализирует спутниковые фото местности, после чего дает оценку благосостояния жителей определенного региона.

По словам ученых, такой подход не требует больших денежных затрат, а также может восполнить пробелы в необходимых данных. Соответствующая статья была опубликована в журнале Science.

Как правило, для определения уровня бедности используются различные методы. В то же время для проведения крупномасштабных исследований требуются значительные затраты со стороны правительства, в связи с чем в экономически слаборазвитых регионах они проводятся редко. В новой работе ученые предложили использовать сверхточную нейросеть, предварительно обучив ее обрабатывать спутниковые снимки той или иной местности.

В исследовании отмечается, что многослойная архитектура такого типа сетей позволяет анализировать изображения высокого уровня абстракции: 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. В конечном итоге искусственный интеллект определяет, что изображено на снимке.

Работу программы ученые уже проверили на примере пяти стран с доступными результатами опросов: Нигерии, Танзании, Уганды, Малави и Руанды. Оказалось, что прогнозы искусственного интеллекта в 75 % случаев совпадали с реальными данными о достатке регионов указанных стран. В случае же с предсказанием на основе потребительских расходов программа показала меньший результат — 55 %.

Напомним, ранее генеральный секретарь ООН Пан Ги Мун проинформировал, что в мире 130 млн человек нуждаются в помощи, чтобы выжить.

В то же время Всемирный банк поднял черту бедности с 1,25 до 1,9 долл. в день. Таким образом, доля мирового населения, живущего в крайней нищете, впервые упадет ниже 10% уже в этом году.