Нейросеть сможет оценить уровень бедности по снимкам со спутника
Американские ученые разработали нейронную сеть, которая сможет оценивать уровень бедности в определенном регионе с помощью спутниковых снимков. Материалы научной работы помещены в издание Science.
Специалисты применяли технологию машинного обучения, именуемую сверточной нейронной сетью. С ее помощью анализировались снимки со спутника, а на основе этого материала оценивалась степень благополучия жителей определенной территории. Ученые уделили внимание пяти африканским странам: Нигерии, Танзании, Уганде, Малави и Руанде. Большая часть населения этих стран живет за чертой бедности, и информация наземных исследований подтвердила гипотезы, выработанные компьютером.
Исследователи ожидают, что благодаря предложенному методу правительства бедных государств и международные организации смогут более точно распределять помощь для нуждающихся. Технология поспособствует оценке эффективности мер, направленных против бедности.
