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貧富の差が一目瞭然!人工知能でアフリカの貧困状況を正確に予測するマップを米スタンフォード大が開発

Stanford_sattellite poverty 01近年、世界中のあらゆる地域の位置情報へのアクセスが可能となったものの、アフリカを含む地域ではいまだ開発途上の状況にある。そんななか、米国のスタンフォード大学の研究者らによって、アフリカの貧困エリアの位置情報をより正確に入手する方法が考案された。

・機械学習+衛星画像で実現

ここでカギを握るのは、「機械学習」と言って、最近注目を集めている人工知能の手法である。同大学の研究者らは、初期の機械学習のアルゴリズムを高解像度の衛星画像に組み込んだ貧困予測マップを新たに作製した。

新たに生成された貧困予測マップにより、衛星画像データから貧困情報を抽出。その結果、組織や為政者は資金を効率よく分配し、政策を制定・評価することが可能となるそうだ。

Stanford_satellite poverty 02

・日中と夜間のデータを組み合わせてより精度の高い予測が可能に

マップ上では、日中のデータに夜間の地球の画像を組み合わせて使用している。これは経済的に発達した地域の日中における特色を掴むためである。

こうして、機械学習を経たアルゴリズムは道路や都市部、農地など、人間の目で容易に捕捉可能なものをピックアップし、村の貧困状況を予測する。その予測精度は既存の方法を上回るレベルであり、今後の実用化に向けて期待がかかっている。

Stanford University

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