Африка, церковь и искусственный интеллект. Католическая служба помощи использует машинное обучение для борьбы с голодом

Сбор данных и машинное обучение помогают прогнозировать, какие домохозяйства столкнутся с нехваткой продовольствия в ближайшие несколько месяцев, что позволяет быстрее и эффективнее реагировать.
Католическая служба помощи (CRS) выполняет миссию по оказанию гуманитарной помощи людям в развивающихся странах. С 2016 года он использует сбор данных и машинное обучение, чтобы помочь в этих усилиях.

MIRA

Католическая служба помощи использует машинное обучение для борьбы с голодом
CRS начала разработку показателей измерения для анализа устойчивости (MIRA), протокола для мониторинга и оценки устойчивости сообществ, пострадавших от стихийных бедствий, в Малави. Малави, не имеющая выхода к морю страна в юго-восточной Африке, особенно уязвима к шокам, связанным с погодой. 84% его населения живут в сельской местности и зависят от натурального сельского хозяйства.
«MIRA используется для прогнозирования голода и изучения траекторий выздоровления домашних хозяйств в Малави. Повышенная серьезность стихийных бедствий усугубляет отсутствие продовольственной безопасности», - говорит Джеймс Кэмпбелл, региональный технический директор по мониторингу, оценке, подотчетности и обучению в CRS.
В 2015 году в результате сильного наводнения в южной части Малави на юг вышли сотни тысяч человек. После наводнения последовала сильная засуха, которая, в свою очередь, привела к уничтожению сельскохозяйственных культур вредителем, называемым осенним червем.
Планирование и целенаправленное реагирование на такие бедствия требует понимания того, какие домохозяйства подвержены риску нехватки продовольствия. С этой целью Кэмпбелл и его команда разработали MIRA, высокочастотный протокол сбора данных, который собирает информацию о «шоках», а затем использует два алгоритма машинного обучения для прогнозирования того, какие домохозяйства будут подвергаться риску нехватки продовольствия за один-два месяца до их возникновения.
«Эта информация о раннем предупреждении теперь регулярно передается местным комитетам по развитию деревень, чтобы помочь им планировать и нацеливать ответные меры», - говорит Кэмпбелл.
Проект получил CRS награду Future Edge 50 за применение новых технологий.

Прогнозирование устойчивости

Малави
Протокол MIRA CRS использует «встроенные счетчики», людей, которые живут в выбранных сообществах, для сбора данных с использованием мобильного программного обеспечения для проведения опросов и управления делами. Они собирают данные о демографии, средствах к существованию, экономике и истории шоков. Это обследование проводится ежегодно или раз в два года. Счетчики также проводят ежемесячные повторные обследования для тех же домохозяйств, отслеживая продолжающиеся и новые потрясения.
Обследованные домохозяйства были отобраны на основе их местоположения на картах подверженности наводнениям на основе данных Дартмутской паводковой обсерватории. После обследования результаты упорядочены по группам риска наводнений и трем переменным устойчивости:
Результаты благосостояния: эта переменная измеряет благосостояние через индекс стратегий выживания и оценки голода. Более низкое значение благосостояния подразумевает меньшую уязвимость к ударам.
Пережитые потрясения. Счетчики ежемесячно проверяют домохозяйства, чтобы позволить им сообщать о новых и продолжающихся потрясениях, чтобы измерить стойкость, причем наиболее частой является засуха.
Возможности и характеристики: MIRA также включает характеристики, которые могут повлиять на вероятность восстановления после шоков, таких как земельные активы, домашний скот, расположение поймы, дополнительные дома, возраст, пол, образование и инвалидность.
CRS начал работать над проектом в 2013 году, хотя, по словам Кэмпбелла, потребовалось более двух лет, чтобы определиться с методологией и определить проект, на котором будет реализован MIRA и протестирован подход. Работа была основана на показателях устойчивости, разработанных исследователями в Школе прикладной экономики и управления им. Чарльза Х. Дайсона при Корнельском университете. Этому способствовал альянс НПО по разработке показателей устойчивости, включая CRS. Корнелл и несколько других университетов создали Техническую рабочую группу по измерению устойчивости под эгидой Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН и Всемирной продовольственной программы.
«Рабочая группа подготовила серию технических документов с изложением структуры, аналитической модели и других принципов проектирования для измерения устойчивости. На наш протокол MIRA во многом повлияла работа, разработанная этой группой и информационной сетью по продовольственной безопасности», - говорит Кэмпбелл.

Гуманитарный ИИ

Малави
CRS говорит, что измеряет успех протокола MIRA через уровень его принятия. В дополнение к правительству Малави, другие НПО проявили интерес к подходу CRS, и CRS ищет сообщества, чтобы взять на себя ответственность за модуль и использовать данные для информирования своих собственных стратегий смягчения последствий.
MIRA была разработана в Малави в рамках проекта «Объединение в построении и продвижении жизненных ожиданий» (UBALE), но с тех пор выиграла грант Microsoft AI для гуманитарного действия. Microsoft поможет CRS разработать решение «включай и работай» для любого проекта, если он захочет реализовать протокол MIRA.
CRS говорит, что это позволит любой программе определять характеристики домохозяйств, вызывающие нехватку продовольствия, и прогнозировать будущие шоковые последствия, используя комплексный набор алгоритмов машинного обучения. Эта возможность даст CRS возможность предварительно размещать продовольственную помощь в районах, где грозит отсутствие продовольственной безопасности, а также быстрее и эффективнее получать помощь людям, которые в ней нуждаются.
«Искусственный интеллект окажет огромное влияние на многие сектора, включая международное развитие и гуманитарную помощь. Важная роль технологических лидеров заключается в установлении правильного баланса между возможностями и рисками. Мы должны привносить лучшие цифровые возможности в наши программы, при этом тщательно устраняя риски, связанные с конфиденциальностью данных», - говорит Стивен Хеллен, директор по информационным и коммуникационным технологиям для развития в CRS.

Комментарии