Большой Кошелек бдит

Новый алгоритм на основе машинного обучения, разработанный исследователями из Стэнфордского университета по заказу Международного Банка, позволяет выявлять бедные или малоперспективные в экономическом смысле районы с помощью данных со спутников.
Так как Международный Банк обеспокоен эффективностью кредитования и сохранением активов, Стенфордскому университету было поручено создать систему дистанционной оценки некоторой местности в плане экономического и социального развития. Так как специалисты банка резонно полагают, что население, живущее менее чем на 2$ в день, неспособно способствовать возвращению кредитов государствами-заемщиками. Однако выявление подобных фактов является нетривиальной задачей, требующей выезда специалистов банка, что весьма накладно. Поэтому исследователи из Стэнфордского университета придумали метод, который позволит с помощью фотографий со спутника и искусственного интеллекта находить бедные районы.
Исследователи изобрели инновационный метод. С помощью анализа и сравнения дневных и ночных снимков дается конкретная оценка экономическому благополучию района. В этом исследователям помогает специальный алгоритм машинного обучения, который определяет уровень бедности по фотографиям.
Система учитывает уровень ночного освещенности, интенсивность дорожного движения, тип дорожного движения, типы дорог и дорожного покрытия, интенсивность аграрной деятельности, процент новой застройки и т.д.
Исследователи использовали новую систему для анализа нескольких районов в Африке экономические показатели которых заведомо известны. Как показали испытания, система работает и обладает огромным потенциалом.