ລິ້ງ ສຳຫລັບເຂົ້າຫາ

ວັນສຸກ, ໒໙ ມີນາ ໒໐໒໔

ໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນຜ່ານດາວທຽມ ແລະປັນຍາປະດິດ ປະ​ເທດ​ຕ່າງໆ ສາ​ມາດກຳ​ນົດ ແລະ​ໃຫ້​ການ​ຊ່ວຍ​ເຫລືອ​ແກ່ຜູ້​ທຸກ​ຍາກຂັດ​ສົນ​ໄດ້


Log On: With Satellites, Artificial Intelligence, Countries Can Find, Help Poor
please wait

No media source currently available

0:00 0:02:05 0:00

ເບິ່ງວີ​ດິ​ໂອ ໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນຜ່ານດາວທຽມ ແລະປັນຍາປະດິດປະ​ເທດ​ຕ່າງໆ ສາ​ມາດກຳ​ນົດ ແລະ​ໃຫ້​ການ​ຊ່ວຍ​ເຫລືອ​ ແກ່ຜູ້​ທຸກ​ຍາກຂັດ​ສົນ​ໄດ້

ຜູ້ລອດຊີວິດຈາກພະຍຸເຮີຣີເຄນໃນລັດຟ​ລໍ​ຣິ​ດາ ແລະ ເພີ​ໂຕ ຣິ​ໂກ (Puerto Rico) ກໍາລັງໄດ້ຮັບ ການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານເງິນສົດໂດຍຜ່ານວິທີການທຳ​ອິດທີ່​ໄດ້ຊ່ວຍເຫຼືອປະຊາຊົນໃນໂຕ​ໂກໃນໄລຍະທີ່​ມີການລະບາດຂອງໂຄວິດ-19. ລະບົບດັ່ງກ່າວ ໃຊ້ຂໍ້ມູນຜ່ານດາວທຽມ ແລະປັນຍາປະດິດ ຫລື AI ເພື່ອແນເປົ້າໝາຍຂອງການຊ່ວຍ ເຫລືອໄປໃຫ້ຄົນທີ່ຕ້ອງ​ການ​ການ​ຊ່ວຍເຫລືອທີ່ສຸດ. Steve Baragona ຜູ້​ສື່​ຂ່າວ​ວີ​ໂອ​ເອມີ​ລາຍລະ​ອຽດ​ກ່ຽວ​ກັບເລື້ອງນີ້ ຊຶ່ງ​ບົວ​ສະ​ຫວັນ ຈະ​ນຳ​ມາ​ສະ​ເໜີ​ທ່ານ​ໃນ​ອັນ​ດັບ​ຕໍ່​ໄປ.

ທ້າວອີ​ໄລ ກຸ​ມາ​ໂກ (Eli Koumako) ເປັນຊ່າງກໍ່ສ້າງ. ລາວກ່າວວ່າ ທຸລະກິດໄດ້ ຊຸດ​ໂຊມ​ລົງ ໃນ ນະຄອນຫຼວງໂລເມຂອງໂຕໂກ ເມື່ອມີ​ການລະບາດຢ່າງ​ໜັກ​ຂອງ​ໂຄວິດ-19 ກະ​ທົບ​ໃສ່ໃນປີ 2020.

ທ້າວອີ​ໄລ ກຸ​ມາ​ໂກເວົ້າ​ວ່າ: "ຖ້າບໍ່ມີການສັ່ງວຽກ, ພວກເຮົາກໍບໍ່ສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ ແລະຫາເງິນກໍໄດ້ພຽງເລັກ ນ້ອຍເພື່ອລ້ຽງຄອບຄົວຂອງພວກເຮົາ, ມັນເປັນຄວາມເສຍຫາຍສໍາລັບພວກເຮົາ."

ຄວາມທຸກຍາກໄດ້ເປັນ​ໄພຂົ່ມຂູ່ຕໍ່ຫຼາຍລ້ານຄົນທີ່​ມີ​ສະ​ພາບຄືກັນກັບທ້າວ​ກຸ​ມາ​ໂກ ຢູ່​ໃນທົ່ວໂລກ.

ລັດ​ຖະ​ບານ​ໄດ້ຮີບ​ເຮັ່ງໃຫ້​ການ​ຊ່ວຍ​ເຫຼືອ. ແຕ່ໃນປະເທດທີ່ມີຫຼາຍກ່ວາ 8 ລ້ານຄົນ ທ່ານຈະຊອກຫາຄົນທີ່​ມີ​ຄວາມຂັດສົນທີ່ສຸດໄດ້ແນວໃດ?

ທ່ານຈ​ອ​ສ ບ​ລູ​ເມນ​ສ​ຕອກ (Josh Blumenstock) ນັກວິທະຍາສາດດ້ານຄອມພິວເຕີຂອງມະຫາວິທະຍາໄລຄາລິຟໍເນຍ ໃນ​ນະ​ຄອນ​ເບີກ​ຄລີກ່າວວ່າ ນັ້ນ ແມ່ນບ່ອນທີ່ຮູບພາບດາວທຽມເຂົ້າມາເຮັດ​ວຽກ.

ທ່ານບ​ລູ​ເມນ​ສ​ຕອກ ກ່າວຜ່ານທາງ Skype ວ່າ:
"ຖ້າທ່ານ ຫຼືຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າໄປຫາແຜນ​ທີ່​ກູ​ໂກ ຫລື Google Maps ຫຼື ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຂໍ້ມູນດາວທຽມບາງ​ແຫ່ງ ແລະເບິ່ງຮູບພາບທາງອາກາດຂອງເມືອງນຶ່ງ ຫຼືເມືອງອື່ນ, ທ່ານສາມາດຮູ້ໄດ້ວ່າ ມັນຮັ່ງມີ ຫຼືບໍ່. ບ້ານທີ່ຮັ່ງມີ ມັກຈະມີເຮືອນມຸງດ້ວຍໂລຫະ. ເຮືອນທີ່ທຸກຍາກມັກຈະມີມຸງດ້ວຍ​ຫຍ້າ. ຄຸ້ມບ້ານທີ່ຮັ່ງມີມີທາງປູຢາງ, ເນື້ອທີ່ດິນ ໃຫຍ່ກວ່າ, ເຮືອນຢູ່​ຫ່າງ​ກັນ, ມີຮົ້ວອ້ອມ ແລະອື່ນໆ. ແລະສະນັ້ນ, ມີຂໍ້ມູນຫຼາຍຢ່າງໃນພາບນັ້ນ."

ພວກນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ຝຶກອົບຮົມປັນຍາປະດິດ ຫລື AI ເພື່ອໃຫ້ຮູ້ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ໄດ້.

AI ໄດ້ເຮັດ​ແຜນທີ່ຂອງຂົງ​ເຂດທີ່ທຸກຍາກທີ່ສຸດ​ຢູ່ໃນປະ​ເທດໂຕ​ໂກຂຶ້ນ​ມາ.

ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ ແມ່ນເພື່ອແນໃສ່ປະຊາຊົນທີ່ທຸກຍາກທີ່ສຸດໃນພາກພື້ນເຫຼົ່ານີ້. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຂົາ​ເຈົ້າເອົາ AI ເຂົ້າໃນການສຶກສາຮູບແບບການນໍາໃຊ້ໂທລະສັບມືຖື, ອີງ​ຕາມ ນາງ​ເອ​ມີ​ລາ ໄອ​ເຄັນ (Emily Aiken) ນັກສຶກສາຂັ້ນ​ປະ​ລິນ​ຍາ​ເອກຂອງທ່ານບ​ລູ​ເມນ​ສ​ຕອກເວົ້າ.

ນາງ​ເອ​ມີ​ລາ ໄອ​ເຄັນ (Emily Aiken) ທີ່ມະຫາວິທະຍາໄລຄາ​ລິ​ຟໍ​ເນຍ, ເບີກ​ຄ​ລີ​ກ່າວຜ່ານທາງ Skype ວ່າ: "ຄົນຮັ່ງມີມັກຈະໂທລະສັບຫຼາຍກວ່າຄົນທຸກຍາກ. ພວກເຂົາອາດຈະໂທອອກຕ່າງ ປະເທດຫຼາຍກວ່າ ເພາະວ່າການ​ໂທ​ນັັ້ນ ​ແມ່ນມີລາຄາແພງຫຼາຍ, ພວກເຂົາອາດຈະໃຊ້ຂໍ້​ມູນໃນມືຖືຫຼາຍກວ່າ ເພາະວ່າພວກເຂົາມີໂທລະສັບມື​ຖືສະຫຼາດ ຫລື smartphone ໃນຂະນະທີ່ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ ຄົນທຸກຍາກມັກຈະມີພຽງແຕ່ໂທລະສັບ ທີ່​ພໍໃຊ້​ໂທ​ໄດ້ເທົ່າ​ນັ້ນ."

​ໃນການຂຽນຢູ່ໃນວາລະສານ​ເນ​ເຈີ (Nature) ນັ້ນ ນາງ​ໄອ​ເຄັນ ແລະເພື່ອນຮ່ວມ ງານໄດ້ສະຫຼຸບວ່າ ລະບົບນີ້ໃຊ້​ການ​ໄດ້ດີກວ່າ ໃນການກຳ​ນົດຄົນທີ່ຂັດສົນຫຼາຍກ່ວາ ການ​ດຳ​ເນີນຄວາມພະຍາຍາມຄັ້ງທໍາອິດ ຂອງລັດຖະບານໂຕ​ໂກ ເພື່ອແນເປົ້າຫມາຍຂອງການຊ່ວຍເຫຼືອໄປໃສ່.

​ທ້າວ​ກຸ​ມາ​ໂກ ກ່າວວ່າໂຄງການດັ່ງກ່າວ ໄດ້ຊ່ວຍຄອບຄົວຂອງລາວໃຫ້ຜ່ານຜ່າ ໄລ​ຍະ​ທີ່​ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກລຳ​ບາກໄດ້.

ແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານກ່າວວ່າ ດາວທຽມແລະ AI ຍັງສາມາດຊ່ວຍແນເປົ້າຫມາຍການ ຊ່ວຍເຫຼືອ ໄປ​ໃຫ້​ຄົນ​ທີ່​ຂັດ​ສົນ​ໄດ້ຢ່າງໄວວາ ໃນເຫດ​ການ​ທີ່​ມີໄພພິບັດ​ເກີດຈາກ ສະພາບດິນ​ຟ້າອາກາດ, ຄວາມຂັດແຍ້ງ ແລະອື່ນໆ ອີກ.

ອ່ານ​ຂ່າວນີ້​ເພີ້​ມ​ເປັນ​ພາ​ສາອ​ັງ​ກິດ​ຢູ່​ລຸ່ມນີ້

Hurricane survivors in Florida and Puerto Rico are receiving cash aid through a method that first helped people in Togo during the COVID-19 pandemic. The system uses satellite data and artificial intelligence to help target aid to the neediest people. VOA's Steve Baragona explains.

Eli Koumako is a mason. He says business dried up in Togo's capital, Lomé, when the COVID-19 pandemic hit in 2020.

Eli Koumako, Mason: "Without orders, we cannot work and earn a little money to feed our families. It was a blow for us."

Poverty threatened millions like Koumako worldwide.

Governments scrambled to provide aid. But in a country of more than 8 million people, how do you locate the neediest?

That's where satellite images came in, says University of California, Berkeley computer scientist Josh Blumenstock.

Josh Blumenstock, University of California, Berkeley via Skype: "If you or I go to Google Maps or some satellite data provider and look at an aerial image of one town or another, you can sort of tell whether it's wealthy or not. Wealthier homes tend to have metal roofs. Poorer homes tend to have thatched roofs. Wealthier neighborhoods have paved roads, bigger plots of land, more spaced-out houses with fences and so forth. And so, there's a lot of information in that imagery."

The researchers trained artificial intelligence to recognize these patterns.

The AI came up with a map of the poorest regions of Togo.

The next step was to target the neediest people in these regions. So, they put AI to work studying patterns of mobile phone use, says Blumenstock's graduate student, Emily Aiken.

Emily Aiken, University of California, Berkeley via Skype: "Rich people will make just more phone calls than poor people. They also might make more international calls, since those are very expensive. They might use more mobile data because they have smartphones, whereas in general, poorer people will just have feature phones."

Writing in the journal Nature, Aiken and colleagues concluded that the system did a better job identifying needy people than the Togolese government's first attempt to target aid did.

Koumako says the program helped his family through a hard time.

And experts say satellites and AI also could help quickly target aid in climate disasters, conflicts and more.

XS
SM
MD
LG