A fim de coletar mais informações para traçar um plano de combate à pobreza, cientistas da Universidade de Stanford, nos Estados Unidos, decidiram “ensinar” um computador a identificar regiões pobres.
Mas como ensinar um computador a cumprir tal tarefa? Primeiro os cientistas ensinaram o equipamento a reconhecer áreas pobres através da análise de imagens de satélite. A técnica poderia revolucionar a forma como os cientistas identificam regiões problemáticas e focam seus esforços para acabar com a pobreza em países em desenvolvimento.
A abordagem anterior para identificar o problema é cara e limitada. Portanto, o uso de imagens de satélite poderia ajudar os pesquisadores a vencer esses desafios e obter informações precisas inclusive de zonas pouco acessíveis.
Esse sistema de inteligência artificial é capaz de reconhecer feições como vias pavimentadas, áreas de cultivo, regiões urbanas e corpos hídricos, por exemplo.
Durante o estudo, os cientistas empregaram imagens de satélite de Ruanda, Uganda, Nigéria, Tanzânia e Malawi, e compararam os resultados das análises com informações pré-existentes desses locais. O sistema teve um desempenho surpreendente e os cientistas pretendem empregar o modelo para analisar toda a África Subsaariana e, depois, os países em desenvolvimento que existem pelo mundo.