Det är fortfarande ont om tillförlitliga uppgifter om den ekonomiska försörjningen i utvecklingsländerna, vilket hämmar ansträngningarna att studera dessa resultat och utforma strategier som förbättrar dem. Här demonstrerar vi en korrekt, billig och skalbar metod för att uppskatta konsumtionsutgifter och tillgångsrikedom från högupplösta satellitbilder. Med hjälp av undersöknings- och satellitdata från fem afrikanska länder – Nigeria, Tanzania, Uganda, Malawi och Rwanda – visar vi hur ett konvolutionellt neuralt nätverk kan utbildas för att identifiera bildfunktioner som kan förklara upp till 75 % av variationen i lokala ekonomiska utfall. Vår metod, som endast kräver offentligt tillgängliga uppgifter, skulle kunna förändra insatserna för att spåra och rikta in sig på fattigdom i utvecklingsländerna. Det visar också hur kraftfulla maskininlärningsmetoder kan tillämpas i en miljö med begränsade träningsdata, vilket tyder på bred potentiell tillämpning inom många vetenskapliga områden.
REF konstaterar i sin studie att deras metod för att uppskatta konsumtionsutgifter och tillgångsrikedom genom maskininlärning kan förklara 75 % av variationen i ekonomiska resultat på lokal nivå.
Combining satellite imagery and machine learning to predict poverty
{'venue': 'Science', 'journal': 'Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}