يقوم برنامج التعلم الآلي بتحليل صور الأقمار الصناعية لاكتشاف المناطق النائية التي تحتاج إلى المساعدة
بقلم آني سنيد، تم نشر المقال بموافقة مجلة ساينتفيك أمريكان إسرائيل وشبكة أورت إسرائيل 15.01.2017
وفي عام 2015، حددت الأمم المتحدة لنفسها هدف القضاء على المرض الفقر المدقع حتى عام 2030. وهذا هدف طموح للغاية. وإحدى الخطوات الأولى: تبين أن العثور على الأماكن التي يعيش فيها معظم أفقر الناس أمر صعب للغاية.
في البلدان الفقيرة، أو في مناطق الصراع العسكري، يمكن أن تكون المسوحات الاقتصادية مهمة مكلفة وخطيرة. حاول الباحثون التغلب على هذا القيد من خلال البحث عن مناطق مظلمة بشكل خاص في صور الأقمار الصناعية الليلية. ويوضح قائلاً: "عادةً ما تكون حالة المناطق المضيئة في الليل أفضل". مارشال بيرك، خبير في نهج النظم في علوم الأرض من جامعة ستانفورد. لكن هذه ليست الطريقة المثالية، خاصة عندما تريد التمييز بين درجات الفقر. من الفضاء، في الليل، يبدو الفقر المعتدل والفقر المدقع متماثلين: الظلام.
يعتقد بيرك وفريقه في جامعة ستانفورد أنهم وجدوا طريقة لتحسين فك تشفير صور الأقمار الصناعية باستخدام التعلم الآلي. وقام الباحثون بتدريب برنامج تحليل الصور باستخدام سلسلة من صور الأقمار الصناعية التي تم التقاطها خلال النهار والليل في خمس دول أفريقية. يجمع الكمبيوتر بين مجموعتي البيانات "المستفادة" والتي تتميز بميزات مرئية في وضح النهار (الطرق والمناطق الحضرية والأراضي الزراعية) مناسبة لمستويات مختلفة من سطوع الإضاءة ليلاً. يقول بيرك: "الإضاءة في الليل هي أداة لفهم السمات المهمة في الصور الملتقطة أثناء النهار".
وفي نهاية "التعلم" تمكن البرنامج من تحديد المناطق الفقيرة ببساطة عن طريق فحص صور الأقمار الصناعية الملتقطة خلال النهار. وعندما قارن الباحثون النتائج التي تم الحصول عليها مع بيانات المسح التي أجريت في الدول الأفريقية الخمسة، وجدوا أن الطريقة حققت نتائج أفضل من الأدوات الأخرى غير التقليدية للكشف عن الفقر، بما في ذلك نموذج الأضواء الليلية. ويمكن للحكومات والمنظمات غير الحكومية استخدام هذه الأداة لتحديد من يجب التركيز عليه في برامج التحويلات النقدية، على سبيل المثال، أو لتقييم نتائج سياسة معينة خاصة بالفقر يتم تنفيذها على أرض الواقع. ويخطط الباحثون للعمل مع البنك الدولي لرسم خريطة للفقر في أماكن مثل الصومال. والآن، يريد بيرك وفريقه استخدام طريقتهم الجديدة لإنشاء خريطة الفقر لأفريقيا ككل.
