L'agenda 2030 utilizzerà l'intelligenza artificiale per identificare la povertà dallo spazio

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L'ONU afferma che è troppo costoso raccogliere dati sulla povertà andando porta a porta per condurre un'indagine. La scienza in soccorso: l'intelligenza artificiale può prevedere la povertà dallo spazio. Forse combineranno l'IA pre-crimine per prevedere dove si verificherà il crimine.  Editor TN

Ottenere aiuti agli africani poveri è abbastanza difficile, con blocchi di burocrazia e burocrazia. Ma in molti paesi africani, i dati errati o la loro mancanza rendono la distribuzione di fondi ancora più problematica.

"Combattere la povertà è sempre stato questo fulgido obiettivo del mondo moderno", mi ha detto Neal Jean, uno studente di dottorato in informatica alla School of Engineering della Stanford University. “È la priorità numero uno per le Nazioni Unite 2030 Agenda per lo Sviluppo Sostenibile, ma la sfida principale è che non ci sono abbastanza dati affidabili. È davvero difficile aiutare le persone povere quando non sai dove si trovano. "

Questo problema fondamentale era ciò che Jean e cinque scienziati informatici speravano di risolvere, usando le immagini satellitari e un modello di apprendimento automatico. Loro nuovo studio, che è stato pubblicato oggi in Scienza, fornisce una prova di concetto per un algoritmo in grado di prevedere informazioni sulla povertà in cinque paesi africani: Nigeria, Tanzania, Uganda, Malawi e Ruanda.

Guarda l'Angola, per esempio. Sono trascorsi quarant'anni da quando il paese ha ottenuto l'indipendenza dal Portogallo, ma i suoi primo censimento postcoloniale è stato condotto solo due anni fa. La nazione africana è incredibilmente ricca di petrolio greggio, ma dopo 27 anni continui di guerra civile, metà della sua gente vivere in povertà. Sfortunatamente, con scarsi dati sul loro benessere economico, è quasi impossibile creare programmi che possano aiutare le comunità più povere dell'Angola, perché nessuno sa esattamente cosa è necessario.

I paesi possono detestare di denunciare la propria disuguaglianza, a causa di corruzione e conflitti. Secondo la Banca mondiale, 39 su 59 paesi africani completato meno di due sondaggi sulla popolazione relativi alla povertà tra 2000 e 2010. Di queste nazioni, 14 non ha riportato alcun dato e la maggior parte delle informazioni raccolte non raggiungerà mai il pubblico dominio.

Per decenni, i ricercatori hanno lottato per misurare la povertà utilizzando set di dati alternativi, come Social Media, query di ricerca Web e utilizzo della rete mobile. In Ruanda, ad esempio, dove quasi il 72 percento delle persone avevano accesso mobile a 2014, i ricercatori erano in grado di mappare la loro posizione sulla base dei dati di telecomunicazione del paese. Mentre metodi non tradizionali come questo erano informativi, lo studio menziona, hanno anche sollevato problemi di privacy e scalabilità, a causa della loro dipendenza da informazioni proprietarie.

Nel frattempo, i tradizionali sforzi di raccolta come i sondaggi sulle famiglie erano troppo costosi e costosi centinaia di miliardi di dollarie talvolta erano ostacolati da disordini civili. Spesso, i donatori offrirebbero prestiti ai paesi africani per il censimento, anziché le sovvenzioni, che molti non potevano permettersi di accettare.

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James McGovern

Cosa potrebbe andare storto qui? Forse possono assumere gli stessi ragazzi che hanno costruito il modello di computer che ha monitorato il riscaldamento globale per l'IPCC !!