Нейросети продолжают победное шествие по планете. О победе в го над Ли Седолем уже никто и не вспоминает, столько важных новостей было — от угадывания, где сделана фотография до анализа атмосферы экзопланет. А вот вам еще одна область применения свёрточных нейронных сетей: анализ спутниковых снимков для определения бедных районов Африки. Статья о методе была опубликована в журнале Science в 2016 году.
Анализ различных типов спутниковых снимков: города, сельская местность, река, дорога
Группа исследователей из Стэнфордского университета под руководством Маршалла Бурке (Marshall Burke) из Отделения электроинженерии предложила новый метод анализа спутниковых снимков. Свёрточная нейросеть тренировалась на снимках Африки, анализируя дневные и ночные фото, определяя по освещённости экономически развитые районы. Затем на тех же снимках система самостоятельно училась определять другие признаки богатых регионов: дороги, реки, прочую инфраструктуру… На основе этой тренировки был создан новый алгоритм оценки богатства отдельного кластера населения (посёлок, деревня, район города). Данные дополнялись материалами двух опросов проекта Demographic and Healh Surveys и Всемирного банка
В результате программа сама смогла «домысливать» недостающие ею данные и оценивать достаток домохозяйств только по спутниковым снимкам. Проверка, проведенная на пяти африканских странах: Танзании, Нигерии, Малави, Уганды и Руанды, показала, что искусственный интеллект в трёх из четырёх случаев правильно предсказывает реальный уровень богатства домохозяйств.
Авторы предполагают, что на основе их данных можно более точно определять направление международной помощи, не прибегая к очень дорогим социологическим исследованиям в Африке, которые, к тому же, порой сопряжены с риском для жизни для их операторов.
Текст: Алексей Паевский
Combining satellite imagery and machine learning to predict poverty
Neal Jean, Marshall Burke, Michael Xie, W. Matthew Davis, David B. Lobell, Stefano Ermon
Science, DOI: 10.1126/science.aaf7894
Исследователи Высшей школы экономики разработали метод, позволяющий с высокой точностью отличать разные типы элементарных частиц на Большом адронном коллайдере. Результаты исследования опубликованы в Journal of…
Ученые из Массачусетского технологического института (MIT) создали программу, которая на основе нейронной сети может диагностировать раннюю депрессию по разговору. Об этом сообщает профильный журнал Interspeech. По…
Социальные сети делают человека «прозрачным» для окружающего мира. Из постов, комментариев, геотегов можно извлечь очень много информации о пользователе. И вот теперь, судя по всему,…
Только сегодня мы написали новость о том, как два санкт-петербургских аспиранта научили нейросеть распознавать арабские почерка и определять подлинность средневековых египетских манускриптов, как подоспела новая…
Когда Дальневосточный Федеральный Университет (ДВФУ) в декабре 2017 года выиграл грант на создание Центра Национальной технологической инициативы дорожной карты НейроНет, многие восприняли это с неким…
Последние три года нейросети активно вторгаются в медицину. Судя по всему, недалек тот час, когда роботы будут сами ставить диагнозы пациенту – и делать это…
Специалисты из компании Google продемонстрировали микроскоп с дополненной реальностью. Разработку, которая предназначена для гистологов, работающих с материалами биопсии, представили в виде доклада и статьи на ежегодной конференции…
Снимки, полученные при позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) мозга с 18-фтордезоксиглюкозой, удалось сделать базой для обучения алгоритма искусственного интеллекта. В статье, опубликованной в журнале Radiology, говорится, что ранняя…
Сотрудники Массачусетского технологического института создали нейросеть для диагностики депрессивных расстройств по речи пациента. Точность компьютерного диагноза составила 77 процентов, причём программа искусственного интеллекта (ИИ) позволяет…
Нейросети продолжают победное шествие по планете. О победе в го над Ли Седолем уже никто и не вспоминает, столько важных новостей было — от угадывания, где сделана…
