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Science:用机器学习发现赤贫精确率高达99%
发布时间:2022-09-18 21:06:22 来源:娱乐欧宝

  要处理世界上的问题,有必要知道问题产生在哪里。因而,联合国要处理世界贫穷问题,追寻非洲的贫穷状况就非常重要。可是,实地收集数据或许很风险,并且功率缓慢、本钱高。可是现在,有一项研讨运用卫星图画和机器学习提醒了一种代替计划。该研讨小组开发了一个能从卫星图画上辨认贫穷痕迹的机器学习算法,运用上百万张图画精确辨认出五个非洲国家的经济状况。

  卫星上的高功率相机不断在拍照地球的相片,而科学家们想知道是否能够只需经过剖析这些图画来检测贫穷状况。对此的第一次测验运用的是夜间地球的图画。电灯宣布的光描绘了一个区域的基础设施,大略显现了富人和贫民寓居的期房。可是在晚上,中等经济不发达区域与肯定贫穷区域之间看不出什么区别。

  因而,斯坦福大学的一个由社会科学家和计算机科学家组成的研讨小组,在经济学家MarshallBurke的带领下,现已开端运用地球白日的图画进行研讨。可是,这些图画也没有显现出中等平困区域和肯定平困区域之间有什么差异。二者都会有泥泞的土路,弯曲穿过成群的低矮房子。可是,白日的图画能显现出:最近的水源的间隔有多远?最近的城市商场有多远?哪里有地步?

  要从这些奇妙的头绪中得出结论,一位练习有素的人类专家是做不到的,可是计算机能够做到。了解包含许多变量的大数据集是机器学习范畴的一个经典难题。该战略是这样的:首要,获取一个数据集,其间方针变量(在该研讨中为人均收入)已知;然后,用这些数据的一个子集来练习计算机,创立一个能在余下数据中精确猜测躲藏变量的计算模型。

  该研讨小组运用一种叫做卷积神经网络的机器学习技能。他们首要研讨五个非洲国家:尼日利亚,坦桑尼亚,乌干达,马拉维和卢旺达。这些国家有很大一部分人口生活在肯定贫穷之中,并且有杰出的实况查询数据能够验证计算机做出的猜测。

  该研讨小组运用揭露的数据,包含来自谷歌的白日卫星相片,来自国家海洋和大气管理局的夜间卫星相片,以及来自世界银行的查询数据。他们不需求教算法在白日图画中寻觅一个或两个白日贫穷的特征,该机器学习算法能经过比较白日相片和夜间相片来确认贫穷的特征。

  该研讨小组的陈述于本周四发布在Science上,陈述显现,白日的卫星图画比夜间图画更能精确描绘出非洲的贫穷状况。白日图画在猜测低于肯定贫穷线%;在猜测低于肯定贫穷线一半的区域上,精确率为99%。

  在哥伦比亚大学的地球研讨所作业的政治科学家Marc Levy(他没有参加这项研讨)说,完结和验证这个东西将依然需求地上查询。“但这项研讨标明,卫星图画加上实地查询要比独自运用其间一个强壮得多,”他说,“尤其是在很难或许不或许展开实地查询的区域。”他表明,要将这项技能用于世界其他区域还需求做更多的作业。“这五个国家彼此之间都很像,可是全体上却和世界其他区域有很大的不同。”他举例说,非洲是城市化的前史趋势最终的“反抗”区域,其间大部分人依然生活在农村区域。“尽管这项技能的确可行,但将其用在很大程度现已城市化的国家会愈加困难。”

  该小组得出的成果令人鼓舞,但在该算法实践使用之前,还有许多作业需求做。接下来,研讨小组将测验运用不同分辨率的图画——低分辨率的图画能够辨认较大的结构,而高分辨率图画能看清细节,比方房顶——以提取更多的信息。他们还将运用曩昔的图画来猜测这些区域的未来经济状况。这些都只是这项机器学习算法或许带来的部分效益。

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