fbpx
15.2 C
София

Учени използват изкуствен интелект, за да откриват райони на бедност

Най-четени

Методи Дамянов
Методи Дамяновhttps://www.kaldata.com/
В "Калдата" от 2012г. насам. С интереси в сферата на информационната и интернет сигурност, дисруптивните технологии (IoT, AI, облак), видеоигрите с душа и послание и интернет свободата. Фен на Кен Ливайн, Ричард Столман и Джон Пери Барлоу.


Група от американски учени публикуваха резултатите от новаторски експеримент, който цели да нанесе на картата районите, в които живеят бедни хора, нуждаещи се от подкрепа.

Учените от Станфордския университет публикуват в списание Science резултатите от проведено от тях проучване, в което използват машинно обучение – област от изследванията в сферата на изкуствения интелект, при който се създават алгоритми, способни да извличат информация от масиви с данни и да се самообучават – за да разберат къде живеят хора в нужда. Изследването им цели да подпомогне неправителствени организации да открият райони, в които да доставят нужни за прехраната и живота средства. Специалистите са имали за обект няколко района в Африка. Един от авторите на проекта, Марщал Бърк, професор по науки за Земята в Станфорд и сътрудник на Центъра за обезпечаване на защитата на храните и околната среда, споделя, че той и колегите му разполагат с много малко информация за състоянието на селата, разпръснати из африканския континент, което се изразява в ограничен брой попълнени въпросници. „В същото време ние събираме разнородна по вид информация тук, като сателитни снимки, и то постоянно“, обяснява той. Така те решили да видят с какво могат да им помогнат тези снимки за техните нужди.  

Това, което създали те е алгоритъм, който може да „вижда“ бедните и развитите райони. Знаейки, че през нощта развитите райони са светли от електричеството в къщите и по улиците, а в бедните райони, нощем често е тъмно, те обучили компютъра да сравнява дневни с нощни снимки на едни и същи райони. „Без да му е казано за какво да оглежда, нашият алгоритъм се научи да избира неща, които са лесно разпознаваеми за човешкото око, като пътища, заселени райони и земеделска земя“, обясняват учените“, обяснява друг от авторите на проекта Нийл Жан. Когато взели данните и ги сравнили с тези, получени от проучванията на терен, те открили, че машината се справя изключително добре в предвиждането на това къде се намират бедните райони.

„Нашето проучване показва силата на машинното обучение, поставено в конкретен контекст. И тъй като то е евтино, и лесно за използване – нужда е се само от сателитни снимки – то може да се използва за нанасяне на картата на бедните райони по света по един много евтин начин“, споделя Стефано Ермон, друг от участниците в проекта.


Коментирайте статията в нашите Форуми. За да научите първи най-важното, харесайте страницата ни във Facebook, и ни последвайте в Telegram и Viber или изтеглете приложението на Kaldata.com за Android, iOS и Huawei!

Абонирай се
Извести ме за
guest

10 Коментара
стари
нови
Отзиви
Всички коментари

Нови ревюта

Подобни новини