Нейросеть сможет разглядеть бедность со спутника.

Американские ученые предложили использовать нейросеть для определения уровня бедности в развивающихся странах Африки. Метод заключается в том, что искусственный интеллект анализирует спутниковые фотографии определенной местности, после чего на основе ее особенностей дает оценку благосостояния жителей всего региона. По словам исследователей, такой подход не требует больших денежных затрат и может восполнить пробелы в необходимых данных
. Об этом рассказывает статья, опубликованная в журнале Science.

Как правило, для определения достатка регионов используются различные методы. В число популярных входят опросы, которые помогают оценить величину расходов человека на удовлетворение минимальных потребностей и стоимость имущества одного домохозяйства - группы людей, проживающих вместе. Однако крупномасштабные исследования обычно требуют больших затрат со стороны правительств, поэтому в экономически слабо развитых странах они проводятся не часто и не повсеместно. Это создает дефицит информации, который, в свою очередь, мешает не только определить области страны, наиболее нуждающиеся в помощи, но и оценить ситуацию в мире - например то, как выполняются цели по развитию, поставленные оон к 2030 году.

Сейчас исследователи пытаются придумать альтернативные способы восполнения пробелов в традиционных методах. Например, в прошлом году ученые предложили использовать данные мобильных операторов об истории звонков и смс пользователей, чтобы определить уровень богатства в разных районах страны. Другим относительно новым и удобным методом стала оценка благосостояния районов по интенсивности ночного освещения (чем оно ярче, тем состоятельнее там население. Однако такой подход хуже работает на местности, где люди живут за международной чертой бедности (1, 9 доллара на душу населения), - там освещение слабое в принципе.