Богатые и бедные регионы планеты – о чём говорят снимки из космоса

С началом космической эры человечество предполагало, что будет проведено огромное количество исследований. Но то, что когда-либо спутниковые снимки помогут определять уровень бедности людей, проживающих на планете, в то время было сложно понять. Однако!

Совсем недавно приверженцы исследований в области искусственного интеллекта провели очередные испытания, которые показали, что для прогнозирования достатка разных стран подходят данные снимков, зафиксированных спутниками на околоземной орбите.

Если применять стандартный подход, подразумевающий обследования жилищных условий и домашнего хозяйства, проведение статистических опросов и целый комплекс работ социальных органов, то все эти действия будут неоправданно дорогими. Сей факт и стал причиной крайне редких исследований подобного рода. А если брать во внимание, что в некоторые регионы нет доступа совсем, например, по причине вооружённых конфликтов, о проведении таких мероприятий говорить не приходится. Всё это послужило толчком для поиска новых возможностей получения точных показателей.

Учёные Стэнфордского университета во главе с Маршалом Берком и Нилом Жаном создали очередную компьютерную систему искусственного интеллекта для обнаружения со спутника неимущих районов. Программа данной компьютерной модели запрограммирована на поиск деталей, которые смогут указать на низкий уровень жизни. Журнал Science на своих страницах раскрыл результаты исследований, в которые попали пять стран африканского континента. Среди них: Уганда, Нигерия, Руанда, Танзания, и Малави.

Что фиксируют снимки из космоса? Освещённость ночных улиц – хороший показатель того, как распределяются финансы в тех или иных районах. Если в одних местах это яркие огни с большой плотностью расположения, то в других просматриваются тёмные пятна. Дневные фото тоже информативны. Они демонстрируют наличие дорог, где есть твёрдое покрытие, качество кровли домов, водные пути, а также сельхозугодья и городские кварталы. Всё это поможет составить чёткое представление об экономическом благосостоянии проживающих там людей.

Сегодня предполагается, что данная технология предоставит возможность активно отслеживать уровень бедности по всему миру и активизировать усилия для борьбы с этим социальным явлением.

Позже планируется расширение регионов изучения, а результаты исследований будут содействовать благотворительности.