Walter Simons (walter_simons) wrote,
Walter Simons
walter_simons

Бедность. Ее видно даже из космоса!

Читаю альманах nVidia за этот месяц. Есть одно очень занятное исследование.
Эксперт в области машинного обучения Стефано Эрмон (Стенфорд) сделал следующий эксперимент. Он скормил нейронной сети спутниковые изображения бедных районов Африки, с целью выявить общие закономерности и та их увидела. Так исследователь научил ИИ находить бедноту по ее признакам: разбитым дорогам, обветшалым домам, заброшенным заводам, социальным и инфраструктурным объектам, ночному освещению (вернее его отсутствию), четким пацанам с района, с семками на корточках.


Беднота, как она есть. вид из космоса.

Полученный инструмент оказался очень удобным, машина разбивает карту на кусочки 10 на 10 км, и делает оценку, практически совпадающую с реальностью. Особенно ценно то, что для такой масштабной оценки не требуется долгих и дорогостоящих экспедиций.

Теперь у нас есть платформа, которая может автоматически генерировать карты распространения нищеты высочайшего разрешения. Она использует данные, на получение которых не требуется много средств. Нам нужны только изображения, - говорит Эрмон. - Благодаря ей мы получили новые новые возможности для сравнения уровня бедности на протяжении большего временного отрезка. Мы сможем получить представление о том, как со временем меняется ситуация в мире.

А мне было бы интересно скормить нейросети Эрмона спутниковые снимки России. Что она скажет? :)

Кстати, как настоящие ученые, они обещают в скором времени выложить на GitHub описание всех этапов работы, от загрузки изображений до обучения нейросетей и использования их для прогнозирования! Так что, если у кого есть видяха nVidia не самого старого образца, может получить ответ на этот весьма интересный вопрос. Хотя, как мне кажется, результат немного предсказуем и без особых изысканий.
Tags: nvidia, ИИ
Subscribe
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your reply will be screened

  • 12 comments