Fakirliği tespit eden uydu ağı

Stanford Üniversitesi’nde milyonlarca uydu görüntüsünü inceleyip 'yoksulluğu saptayan' bir yapay zeka sistemi geliştirildi.

Haber Özeti

Tam Sürüm

Yoksullukla mücadelede en büyük engellerden birisi güvenilir bilgi yetersizliği. İhtiyaç sahiplerine yardımda bulunmak için yardım kuruluşlarının elinde yoksulluk oranının yüksek olduğu bölgelerde ne tür altyapı ve servislerin eksik olduğunu belirlemesi gerekiyor. Ancak bir çok yoksul bölgede bu tarz bilgiler edinmek çok zor.

Stanford Üniversitesi’nden Doç. Dr. Marshall Burke “Bazı ülkelerden sınırlı sayıda ev halkıyla görüştük hepsi bu. Özellikle Sahra Altı Afrika gibi dünyanın ulaşılması zor köşelerine gidip oralarda araştırma yapmak hem çok pahalı hem de çok vakit alıyor” şeklinde konuştu. Bu yeni teknik ise yoksulluk haritası çıkarmak için umut vadediyor. Milyonlarca yüksek çözünürlüklü uydu görüntüsünü inceleyen sistem, muhtemel yoksulluk bölgelerini ‘makine öğrenimi’ (machine learning) yöntemi ile tespit ediyor.

Sistem gündüz çekilmiş fotoğraflardan bölgelerdeki yapıları belirliyor ve gece çekilen fotoğraflardaki ışık seviyesine göre bölgenin belirli kaynaklara ne derece ulaşabildiğini belirliyor. Araştırmacılar, bu yöntemle elde edilen verilerin, klasik araştırma yöntemleriyle elde edilen verilerle büyük oranda uyuştuğunu dile getiriyor.

uydu-fakirlik
Stanford Üniversitesi’nin uydu analizinden Afrika’nın zengin ve yoksul ayrımı bu şekilde ortaya çıkıyor. Uygarlığı temsil eden elektriğin yerleşim bölgelerindeki dağılımı buradaki en temel parametrelerden biri.

50 milyon farklı parametreyi tek tek inceleyerek en doğru sonuçlara ulaşmaya çalışan sistemin, elde ettiği sonuçları tam olarak neyi neyle karşılaştırarak bulduğu ise bilinmiyor. Sistemin çalışmaya devam ettikçe öğrendiğini ve kendini geliştirdiğini belirten Doç Dr. David Lobell, “Ne yaptığına dair sezgisel bir bilgimiz var. Ancak hangi eşleştirmeleri yaptığını ve bunları neden ve nasıl yaptığını tam olarak bilmiyoruz” dedi.

Araştırmacılar bu çalışmayı, cep telefonu kullanım verileri gibi farklı alanlardan edinilecek verilerle birleştirerek daha isabetli sonuçlar elde edebileceklerini düşünüyor.

Stanford Üniversitesi'nde yapılan çalışmada uydu görüntülerinden yola çıkarak yoksul bölgeler tespit edilebildi. Makine öğrenimi yöntemini kullanan sistem saha araştırmalarına göre çok daha ucuz ve hızlı sonuç veriyor.

1 Yorum

Yorum yazmak için tıklayın

Yorumunuz:

  • Türkiye İş Bankası'nın katkılarıyla

Bülten Aboneliği

Günlük haberleri eposta bültenimizle takip edin!

Teşekkür ederiz.

Bir terslik var...