Über 700 Millionen Menschen leben laut den Vereinten Nationen weltweit in extremer Armut. Die genaue Messung von Armut bleibt jedoch schwierig aufgrund mangelnder Daten in vielen Ländern. Um diesem Problem entgegenzuwirken, haben Forscher eine KI-Technologie entwickelt, die Armut mithilfe von Satellitenbildern schätzen kann. Durch die Analyse von Tageslicht-Satellitenbildern kann die KI wirtschaftliche Bedingungen auch in Ländern mit unzuverlässigen statistischen Daten wie Nordkorea einschätzen. Das Forschungsteam verwendete öffentlich verfügbare Satellitenbilder der Europäischen Weltraumorganisation und erstellte detaillierte Wirtschaftskarten von unterentwickelten Ländern wie Nordkorea, Nepal, Laos, Myanmar, Bangladesch und Kambodscha. Das Hauptmerkmal ihres Modells ist ein menschlich-technologischer Ansatz, bei dem menschliche Eingaben mit KI-Vorhersagen kombiniert werden, um dem Datenmangel entgegenzuwirken. Das Forschungsmodell zeigte eine starke Korrelation zwischen den Bewertungen, die aus Satellitenbildern und traditionellen sozioökonomischen Indikatoren gewonnen wurden. Es kann den Fortschritt der nachhaltigen Entwicklungsziele überwachen, Veränderungen der Wirtschaftsbedingungen auf bestimmter Ebene erkennen und zur Messung verschiedener sozialer und Umweltindikatoren angepasst werden. Durch die Anwendung des Modells auf Satellitenbilder Nordkoreas vor und nach den UN-Sanktionen fanden Forscher Trends des konzentrierten Wirtschaftswachstums in den Großstädten, Veränderungen in Gebieten, die für Tourismus und wirtschaftliche Entwicklung vorgesehen sind, sowie geringfügige Veränderungen in Industrie- und Exportzonen. Das Forschungsteam plant, den KI-Algorithmus auch auf die Überwachung von Kohlendioxidemissionen, die Erkennung von Schäden durch Naturkatastrophen und den Einfluss des Klimawandels anzuwenden. Der Quellcode wurde öffentlich freigegeben, und das Team beabsichtigt, die Technologie durch jährliche Anwendung auf neue Satellitenbilder weiter zu verbessern. Die Studie wurde in Nature Communications veröffentlicht.

Einführung

In den letzten Jahren haben die Vereinten Nationen und verschiedene Organisationen erhebliche Anstrengungen unternommen, um die globale Armut zu bekämpfen. Die genaue Messung der Armut bleibt jedoch aufgrund fehlender zuverlässiger Daten in vielen Ländern eine Herausforderung. Um diesem Problem entgegenzuwirken, haben Forscher eine innovative KI-Technologie entwickelt, die Satellitenbilder verwendet, um Armutsebenen abzuschätzen. Durch die Analyse von Satellitenbildern tagsüber können KI-Algorithmen die wirtschaftlichen Bedingungen in Ländern bewerten, die über begrenzte statistische Daten verfügen, wie zum Beispiel Nordkorea.

Verwendung von Satellitenbildern zur Armutsschätzung

Satellitenbilder haben sich in verschiedenen Bereichen, von der Umweltüberwachung bis zur Stadtplanung, als wertvolles Werkzeug erwiesen. Forscher haben nun Satellitenbilder genutzt, um Armutsebenen effektiv abzuschätzen. Das Forschungsteam hat öffentlich verfügbare Satellitenbilder von der Europäischen Weltraumorganisation erhalten und verwendet, um detaillierte Wirtschaftskarten von unterentwickelten Ländern wie Nordkorea, Nepal, Laos, Myanmar, Bangladesch und Kambodscha zu erstellen. Durch die Untersuchung dieser Satellitenbilder können KI-Algorithmen sozioökonomische Indikatoren im Zusammenhang mit Armut identifizieren und Schätzungen auf der Grundlage der ermittelten Daten liefern.

Das Schlüsselelement des Modells der Forscher ist der kooperative Ansatz von Mensch und Maschine. Während der KI-Algorithmus Vorhersagen auf Basis von Satellitenbildern liefert, werden auch das Fachwissen von Experten und lokale Kenntnisse einbezogen, um Datenknappheit zu überwinden. Diese Zusammenarbeit gewährleistet eine genaue Abschätzung der Armutsebenen und bietet wertvolle Einblicke in die wirtschaftlichen Bedingungen der analysierten Regionen.

Die Korrelation zwischen Satellitenbildern und sozioökonomischen Indikatoren

Das von dem Team entwickelte Forschungsmodell hat eine starke Korrelation zwischen den aus der Analyse von Satellitenbildern gewonnenen Werten und herkömmlichen sozioökonomischen Indikatoren gezeigt. Dies deutet auf die Wirksamkeit der Verwendung von KI und Satellitenbildern zur Schätzung von Armut hin. Das Modell kann zuverlässige Informationen über wirtschaftliche Bedingungen liefern, den Fortschritt der Ziele für nachhaltige Entwicklung überwachen und Veränderungen der Armutsebenen auf feingranularer Ebene erkennen.

Anwendung zur Überwachung wirtschaftlicher Veränderungen

Der auf Satellitenbildern angewendete KI-Algorithmus von Nordkorea vor und nach den UN-Sanktionen ermöglichte bedeutende Einblicke in wirtschaftliche Veränderungen innerhalb des Landes. Die Forscher beobachteten Trends des wirtschaftlichen Wachstums, das sich auf die großen Städte konzentrierte, Veränderungen in Gebieten, die für Tourismus und wirtschaftliche Entwicklung vorgesehen waren, sowie geringfügige Veränderungen in Industrie- und Exportzonen. Diese Anwendung der KI-Technologie ermöglicht eine detaillierte Überwachung der wirtschaftlichen Bedingungen und erleichtert gezielte Maßnahmen zur Bekämpfung von Armut und Förderung der wirtschaftlichen Entwicklung.

Ausweitung der Anwendung des KI-Algorithmus

Über die Armutsschätzung hinaus kann der von dem Forscherteam entwickelte KI-Algorithmus in verschiedenen anderen Bereichen eingesetzt werden. Die Forscher planen, die Technologie zur Überwachung von Kohlendioxidemissionen, zur Erfassung von Schäden durch Naturkatastrophen und zur Bewertung der Auswirkungen des Klimawandels einzusetzen. Indem Satellitenbilder analysiert werden, kann der Algorithmus wertvolle Einblicke liefern und als wirksames Instrument zur Bewältigung von Umweltproblemen und zur Förderung nachhaltiger Entwicklung dienen.

Überwachung von Kohlendioxidemissionen und Auswirkungen des Klimawandels

Durch die Anwendung des KI-Algorithmus auf Satellitenbilder wird es möglich, Kohlendioxidemissionen im großen Maßstab zu überwachen. Diese Daten können dabei helfen, Hauptverursacher von Treibhausgasemissionen zu identifizieren und gezielte Maßnahmen zur Bekämpfung des Klimawandels zu unterstützen. Darüber hinaus kann der Algorithmus Satellitenbilder analysieren, um die Auswirkungen des Klimawandels auf verschiedene Regionen zu bewerten und wertvolle Informationen zur Unterstützung von Anpassungs- und Widerstandsfähigkeitsmaßnahmen bereitzustellen.

Erkennung von Schäden durch Naturkatastrophen und Hilfezuweisung

Satellitenbilder in Kombination mit KI-Algorithmen können eine entscheidende Rolle bei der schnellen und präzisen Bewertung von Schäden durch Naturkatastrophen spielen. Durch die Analyse von Vorher-Nachher-Bildern kann der Algorithmus betroffene Gebiete identifizieren, die Hilfeallokation priorisieren und die Maßnahmen zur Katastrophenbewältigung unterstützen. Diese Technologie ermöglicht effizientere und gezieltere Reaktionen auf Naturkatastrophen und hilft letztendlich dabei, Leben zu retten und betroffenen Gemeinschaften zu helfen.

Zukünftige Entwicklung und Verfügbarkeit

Das Forscherteam hat ihren Quellcode öffentlich zugänglich gemacht, um anderen Forschern und Organisationen die Weiterentwicklung ihrer Arbeit zu ermöglichen. Ziel ist es, die Technologie kontinuierlich zu verbessern, indem sie jährlich auf neue Satellitenbilder angewendet wird und damit deren Genauigkeit und Zuverlässigkeit weiter zu erhöhen. Diese Offenheit und Zusammenarbeit gewährleisten, dass der KI-Algorithmus effektiv zur Armutsschätzung, Umweltüberwachung und Katastrophenbewältigung auf globaler Ebene beitragen kann.

Fazit

KI-Algorithmen in Kombination mit Satellitenbildern haben sich als ein leistungsstarkes Instrument zur Abschätzung von Armutsebenen und zur Bewältigung globaler Herausforderungen erwiesen. Durch die Analyse von Satellitenbildern und die Einbeziehung menschlicher Inputs können Forscher verlässliche Erkenntnisse über wirtschaftliche Bedingungen und sozioökonomische Indikatoren gewinnen. Die Anwendung dieser Technologie geht über die Armutsschätzung hinaus und kann auch zur Überwachung von Kohlendioxidemissionen, zur Erfassung von Schäden durch Naturkatastrophen und zur Bewertung der Auswirkungen des Klimawandels genutzt werden. Die Verfügbarkeit des Quellcodes und das Engagement für kontinuierliche Verbesserung gewährleisten, dass der KI-Algorithmus in verschiedenen Bereichen nachhaltige Auswirkungen hat und zur Erreichung der Ziele für nachhaltige Entwicklung beiträgt.

Quelle

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