人工智能大數(shù)據如何對抗貧困

2018-10-26 17:00來源://

原標題：人工智能大數(shù)據如何對抗貧困

利用機器學習快速分析農業(yè)和糧食市場狀況，可以有效緩解貧困問題的產生。該方法將使用免費提供的衛(wèi)星數(shù)據來測量太陽誘導的葉綠素熒光（sif）——光合作用過程中植物發(fā)出的光子，由衛(wèi)星探測，可以監(jiān)測農業(yè)生產力。它還將考慮地表溫度，該溫度提供有關缺水或過熱的作物壓力的信息，以及食品價格數(shù)據。

衡量農業(yè)健康狀況對于評估貧困農村地區(qū)的狀況至關重要，這些地區(qū)經濟嚴重依賴農業(yè)，干旱、洪水或作物歉收可能直接導致經濟受損?？焖僮R別潛在危機有助于在最需要的地方提供援助。它還可以指導農民根據條件種植抗旱或短周期作物。

傳統(tǒng)上，政府和援助組織通過住戶調查來定位風險區(qū)域，但調查既昂貴又耗時。典型的調查可能需要兩年時間才能進行和分析，因此使用近乎實時考察和評估的數(shù)據更利于提供及時和有針對性的援助。

機器學習是一種人工智能，計算機使用上傳的數(shù)據來訓練自己如何解決具體問題。在這個項目中，研究人員將使用家庭調查數(shù)據來訓練機器學習模型，該模型將考慮sif，地表溫度和食物價格信息，以預測可能發(fā)生極端貧困的地區(qū)。

雖然地表溫度對天氣條件很敏感，但幾乎可以實時捕獲地表水分和植物水分，為監(jiān)測作物健康或干旱風險提供有價值的信息。研究人員表示，增加食品價格會影響模型的價格，這將影響農民的收入，以及有多少消費者能買得起。

根據這些數(shù)據，該模型將生成一些地圖，顯示各種貧困率的估計流行率。這些地圖可以輕松識別需要幫助的特定區(qū)域，以幫助政策制定者或援助組織做出決策。