A jelek szerint a Facebooknak komoly tervei vannak a jövőre nézve Afrikával. Alig néhány napja röppent fel a hír, hogy Zuckerbergék egy tenger alatti adatkábellel kerítenék körbe a kontinenst, most pedig kiderült: a cégnél a mesterséges intelligencián dolgozó csapat Afrika teljes lakosságát feltérképezte. Ehhez a műholdképeket egy gépi tanuló algoritmussal dolgozták fel.

Maga az, hogy a populáció mértékét meghatározzák, nem új keletű dolog. Tudni lehet, hogy egy adott régióban mennyien élnek, és nagyságrendileg hány ember lakik közülük városokban. Ugyanakkor a kis falvak vagy elszigetelt házak esetében már nehezebb dolga van az embernek. A műholdképek segítségével persze ezeket is fel lehet térképezni, csakhogy ez a dolog nem ennyire egyszerű.

Afrika esetében eléggé egyértelmű az alapvető probléma: a kontinens óriási. Még egy olyan közepes méretű ország, mint Gabon vagy Malawi esetében is rengeteg időt és energiát visz el, ha kézzel akarják felcímkézni a felvételeket. Márpedig ezeket az adatokat olyan helyzetekben használják, mint a katasztrófák vagy a védőoltások eloszlása, így ha a megfelelő időben a megfelelő információ nem áll rendelkezésre, az életekbe kerülhet.

A Facebook Population Density Maps nevű projektje épp ebben a dologban igyekezne segíteni. Az elmúlt években már több országot is feltérképeztek, mire eldöntötték: Afrikával is megteszik ugyanezt.

Tyler Radford, a Humanitarian OpenStreetMap Team (amely partnerként dolgozik a projekten) vezetője szerint kifejezetten hasznos egy ilyen szolgáltatás, mert így az önkénteseket a megfelelő időben a megfelelő helyre tudják irányítani.

A projektben a Facebook a népszámlálási adatokat kombinálja össze a műholdképpel, így pontosabban meg lehet mondani, hol élnek az emberek. Mindezt egy 30x30 méteres területre is képes megtenni.

Első körben "le kell venni" a térképről azt a felszínt, amelynek nincs lakosa, ezzel csökkentve azt a területet, amelyet több ezer szempont alapján ki kell elemezni. Ezután egy régióspecifikus algoritmus feltérképezi, hogy pontosan hol lehetnek épületek a felvételen.

Facebook

A folyamat során rengetegszer ellenőrzik emberek azt, hogy a gép jól címkézett-e. A projektben dolgozók már jó ideje foglalkoznak ezzel a megoldással, de most először léptek "nagyot", és egyetlen ország után egy kontinenst céloztak meg.

A munkához a mesterséges intelligenciát is bevetették, és az eddigi munkák során szerzett tapasztalatot igen jól használta fel a gép: 1000 épületből 996-ot tudott helyesen detektálni.

Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának Facebook-oldalát.