كيف ساعدت الأقمار الصناعية في معرفة الأماكن الأكثر فقراً في العالم؟


الفقر هو من القضايا العالمية الكبرى في كوكبنا، وهو لديه تأثير مدمر في بلدان العالم الثالث. هنا سوف نعرض أحدث طريقة توصل إليها العلماء للكشف عن أكثر المناطق فقراً في العالم، وهي باستخدام مزيج من صور الأقمار الصناعية والتعلم الآلي، وقد صدرت في وثيقة جديدة نُشرت في مجلة ساينس العلمية.

العالم من الأقمار الصناعية

كيف ساعدت الأقمار الصناعية في معرفة الأماكن الأكثر فقراً في العالم؟

هذه الطريقة مفيدة خصوصاً في التنبؤ بالفقر في المناطق النائية التي تعاني من ندرة البيانات أو حتى عدم وجودها.

حيث تشير قوة الإضاءة الليلية لدول العالم إلى مقدار الثروة والبنية التحتية. هذا الأسلوب الجديد ينطوي على استخدام الصور الليلية، وصور النهار، وبيانات المسح المتاحة لتعليم النظام كيفية حساب مقدار ثروة أو فقر منطقة معينة.

العالم من الأقمار الصناعية

تم استخدام خوارزمية معينة لإنجاز هذا العمل، حيث تم تشغيل الأقمار الصناعية على خمس دول، وهي تنزانيا ونيجيريا ورواندا وأوغندا وملاوي، للحصول على الصور ليلاً ونهاراً، من أجل تحديد الإضاءة الليلة لهذه المناطق. على سبيل المثال، فإن النظام يتوقع أن المنطقة التي تضيء في الليل فإنها تحتوي على منازل ومباني.

الخطوة الثانية كانت في إدخال البيانات لدراسة الحالة الاقتصادية في تلك المناطق. على الرغم من أن البيانات لمعظم المناطق كانت غير مكتملة، لكن تم إعطاء الكمبيوتر بعض التفاصيل للعمل. الآن فإن النظام يمكنه التعرف بالفعل على متوسط دخل الأسرة في أي مدينة أو قرية.

على الرغم من فائدة هذه التقنية الكبيرة إلا أن هناك بعض القيود على هذا النموذج. وكما أنه يبدو من المفيد تقدير الفرق في الدخل بين القرى النائية والمدن الحضرية، إلا أنه من الصعب إيجاد الاختلافات الصغيرة في المناطق المختلفة داخل المدينة الحضرية الكثيفة.

حالياً، يتم اختبار هذا النموذج فقط على 5 دول أفريقية، وفي المستقبل سيتم تعليم النظام على تحليل بقية دول العالم التي تعاني من الفقر.

المصدر

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

كيف ساعدت الأقمار الصناعية في معرفة الأماكن الأكثر فقراً في العالم؟

تسجيل الدخول

كن جزءا من مجتمعنا!

ليس لديك حساب؟
سجل

اعادة تعيين كلمة السر

الرجوع لـ
تسجيل الدخول

سجل

اشترك معنا

الرجوع لـ
تسجيل الدخول