研究人员利用卫星图像和AI帮助逃离非洲的贫困

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斯坦福大学学者Marshall Burke,David Lobell和Stefano Ermon在过去的五年里度过了一个研究人员,以高效的方式找到和追踪非洲贫困区域的高效途径。

他们的强大工具’ve开发结合了自由,公开可访问的卫星图像,具有人工智能,估计非洲村庄贫困水平,以及随着时间的推移发展的变化。通过分析过去和当前数据,测量工具可以向为穷人提供服务和必需品的组织,政府机构和企业提供有用的信息。

他们的企业的详情在5月22日问题上亮相 自然通信.

“我们的大动力是更好地开发工具和技术,使我们能够取得进展,以获得真正重要的经济问题。并通过缺乏衡量结果的能力来限制,”斯坦福大学经济政策研究所(SIEPR)和地球学校地球系统科学助理教授的教师伯克&环境科学(斯坦福地球)。“Here’我们认为可以提供帮助的工具。”

斯坦福地球上塞普高级研究员以及斯坦福地球的地球系统科学教授Lobell表示回顾,对识别趋势和因素来帮助人们逃离贫困的问题至关重要。

“令人惊讶的是,有’真正了解贫困在非洲地方一级如何变化的任何好方法,”Lobell表示,粮食安全中心和环境中心的董事以及斯坦福伍兹环境研究所的威廉·沃格利研究员。“Censuses aren’T频繁,门到门调查很少回到同一个人身上。如果卫星可以帮助我们重建贫困的历史,它可以开辟大量的房间,更好地了解和减轻大陆的贫困。”

测量工具在夜间和白天使用卫星图像。夜晚,灯光是一种开发指标,白天,人类基础设施的图像,如道路,农业,屋顶材料,住房结构和水道,提供了与发育相关的特点。

然后该工具适用于深度学习的技术–计算算法,不断训练自己以检测模式 –创建一个分析图像数据的模型,并形成资产财富的指数,验船师通常使用的经济组件来衡量发展中国家的家庭财富。

研究人员测试了测量工具’根据他们的研究,他们认为,追溯到2009年,达到2009年的现有资产财富数据的约20,000个非洲村庄的准确性。

这里, Burke–谁也是斯坦福伍兹环境保护中心和弗里曼斯波吉国际研究所的中心研究所–讨论了制作工具及其有助于改善世界福祉的潜力’s poor.

你为什么兴奋这一新技术资源?

这工具首次表明,我们可以衡量经济进度,并在地方一级和广泛的规模上了解贫困干预措施。它在非洲工作,在很多不同的年份。它很好地工作得很好,它有很多不同类型的国家。

您可以举例说明如何使用该工具的示例吗?

如果我们想了解反贫困计划的有效性,或者如果一个非政府组织希望将特定产品定位到特定类型的个人,或者企业想要了解市场的地方’s growing–所有这些都需要经济结果的数据。在世界的许多地方,我们只是唐’T有那些数据。现在我们’重新使用来自撒哈拉以南非洲的数据,并培训这些模型,以占据所有数据来衡量特定结果。

这项新的研究如何建立在您以前的工作?

我们在2016年发布的初始贫困映射工作,是使用一年数据的五个国家。它依靠昂贵,高分辨率的图像,以小得多,飞行员规模。现在这项工作涵盖了大约两名国家–大约一半的非洲国家–使用多年的高维数据。这提供了底层培训数据集,以开发测量模型,并允许我们验证模型是否正在达到良好的贫困估计。

We’自信我们可以应用这项技术和这种方法,以获得非洲所有国家的可靠估计。

与前面的工作相比的关键差异现在是我们’重新使用完全公开的卫星图像,延迟–and it’免费,我认为这项技术的民主化了。和我们’重新在全面的巨大空间尺度下进行。

如何使用卫星图像来获得贫困估计?

We’基于计算机科学领域的快速发展–of deep learning–在过去的五年中发生了这一点,这真的改变了我们如何从图像中提取信息。我们’重新告诉机器在图像中寻找什么;相反,我们’re just telling it, “Here’一个丰富的地方。这是一个可怜的地方。想办法。”

计算机清楚地挑选了城市地区,农业领域,道路,水道–您可能认为的景观中的功能将有一些预测的力量,能够将富裕地区分离贫困地区的富裕地区。电脑说,‘I found this pattern’然后我们可以为它分配语义意义。

这些更广泛的特点,在村级审查,结果与该地区家庭的平均财富有关。

什么’s next?

现在我们有这些数据,我们希望用它们试图学习关于经济发展的一些东西。此工具使我们能够解决一年前无法提出的问题,因为现在我们在广泛的空间尺度和随着时间的推移方面具有关键经济结果的本地级别。

我们可以评估某些地方的原因比其他地方更好。我们可以问:生计的增长模式是什么样的?是国家或国家之间的大部分变异?如果有’在一个国家内的变化,已经告诉我们关于增长的决定因素的重要性。它’可能是在本地发生的事情。

I’M一个经济学家,所以这些问题是让我兴奋的问题。技术发展本身并不结局。它’是我们想要做的社会科学的推动者。

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