Combinando i dati dei satelliti e dell’intelligenza artificiale si ricava la mappa della povertà nel mondo
Che in alcune aree del mondo ci sia una povertà difficile anche solo da immaginare se non fosse per le immagini che ci giungono a testimonarla è purtroppo una realtà innegabile di cui però sembra difficile stabilire con precisione i confini e l’entità. I dati a riguardo infatti mancano e quelli che abbiamo sono molto frammentari, impedendo prima una esaustiva individuazione delle aree colpite da questa piaga e poi, di conseguenza, una corretta e tempestiva allocazione di aiuti e risorse.
Ad ostacolare la raccolta e la disponibilità dei dati sono soprattutto la scarsità di soldi per promuovere le indagini e i conflitti armati, con la conseguenza di veri e propri buchi nelle mappe della povertà, concentrati soprattutto nelle nazioni meno sviluppate dove, invece, gli aiuti sarebbero più necessari ed urgenti. Ma sembra che qualcosa stia per cambiare, almeno nell’individuazione delle aree più bisognose, grazie a delle nuove tecnologie che permetterebbero, con un sistema che combina satelliti ed intelligenza artificiale di disegnare una mappa se non assolutamente completa, quanto meno più esaustiva, della povertà nel mondo.
Questo grazie ad un lavoro, pubblicato su Science e coordinato da Neal Jean, esperto di Intelligenza Artificiale dell’università di Stanford, che permette di stimare il reddito e i consumi delle famiglie che vivono in zone dove mancano o è difficile reperire dati ufficiali, osservando alcuni indicatori dallo spazio (come il consumo di luce, le condizioni delle strade, dei tetti delle case, la cura dei campi agricoli, l’illuminazione notturna) e raggiungendo anche regioni impossibili, come le zone di guerra, consentendo così a governi ed alle organizzazioni internazionali e umanitarie di pianificare con maggiore precisione e una più corretta allocazione le necessarie politiche di sostegno.
Il nuovo approccio ha permesso di ottenere mappe estremamente accurate: avere i dati come il reddito pro capite oppure i consumi delle singole famiglie è infatti fondamentale per definire le politiche di sostegno ai paesi poveri, assegnare risorse, fare interventi mirati o pianificare la necessità di infrastruttura basilari. Il problema è a volte enorme nei paesi molto poveri o in via di sviluppo, un esempio su tutti l’Africa dove, secondo i dati della Banca Mondiale, tra il 2000 e il 2010 ben 39 paesi su 59 avevano condotto meno di 2 indagini mirate ad ottenere queste informazioni.
Insomma, laddove non sia possibile ottenere informazioni perché lo Stato è troppo povero e non può permettersi di pagare indagini oppure perché è in corso un conflitto, si potranno sfruttare i satelliti che ogni giorno puntano lo sguardo sul nostro pianeta.
Le immagini ad altissima risoluzione, riprese giorno e notte, e anche a varie lunghezze d’onda, vengono analizzate da un software in grado di leggerle e individuare tutti quei ‘segni’ utili a misurare la povertà del territorio di riferimento. Il modello funziona quasi perfettamente e riconosce nel 99% dei casi le zone che secondo i parametri standard sono 2 volte al di sotto della soglia di povertà.
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