人工智能大数据如何对抗贫困

利用机器学习快速分析农业和粮食市场状况，可以有效缓解贫困问题的产生。该方法将使用免费提供的卫星数据来测量太阳诱导的叶绿素荧光（SIF）——光合作用过程中植物发出的光子，由卫星探测，可以监测农业生产力。它还将考虑地表温度，该温度提供有关缺水或过热的作物压力的信息，以及食品价格数据。

衡量农业健康状况对于评估贫困农村地区的状况至关重要，这些地区经济严重依赖农业，干旱、洪水或作物歉收可能直接导致经济受损。快速识别潜在危机有助于在最需要的地方提供援助。它还可以指导农民根据条件种植抗旱或短周期作物。

传统上，政府和援助组织通过住户调查来定位风险区域，但调查既昂贵又耗时。典型的调查可能需要两年时间才能进行和分析，因此使用近乎实时考察和评估的数据更利于提供及时和有针对性的援助。

机器学习是一种人工智能，计算机使用上传的数据来训练自己如何解决具体问题。在这个项目中，研究人员将使用家庭调查数据来训练机器学习模型，该模型将考虑SIF，地表温度和食物价格信息，以预测可能发生极端贫困的地区。

虽然地表温度对天气条件很敏感，但几乎可以实时捕获地表水分和植物水分，为监测作物健康或干旱风险提供有价值的信息。研究人员表示，增加食品价格会影响模型的价格，这将影响农民的收入，以及有多少消费者能买得起。

根据这些数据，该模型将生成一些地图，显示各种贫困率的估计流行率。这些地图可以轻松识别需要帮助的特定区域，以帮助政策制定者或援助组织做出决策。