Facebook, dünya nüfusunu haritalandırmak için makine öğrenimini kullanıyor
● Facebook, dünyadaki nüfus yoğunluğunu belirleyip haritalandırmak için milyarlarca farklı görüntüyü makine öğrenimi sayesinde işliyor.
● Afrika ve gelişmekte olan ülkeler için büyük önem taşıyan 'haritalandırma', Facebook'un yapay zekâ projesi kapsamında web sitesinde sergileniyor. Tüm ayrıntılar haberimizde!
Dünyanın dört bir yanındaki insanlar tam olarak nerede yaşadıklarını fazlasıyla merak ediyor. İnternet erişimi olan hemen herkes bulunduğu bölgeyi ve çevresini Google Maps, Yandex Navi ya da benzer yön bulma uygulamalarıyla inceliyor.
Hem masaüstü hem de mobilplatformları 'çevreyi keşfetmek' için kullanan insanlar, aslında bu sorgular sırasında şirketlere de çeşitli veriler aktarmış oluyor.
Büyük ölçüde şehirleşmiş ve olgunlaşmış ekonomiler, nüfus yoğunluğu ve ayrıntılı demografik veriler hakkında genellikle güncel bilgiler içeriyor. Ancak Afrika ya da gelişmekteolandiğerülkelerde aslında haritalandırma çalışmaları da epey zor oluyor. Üstelik buna nüfusu haritalandırmayı da dahil edebiliriz.
Aslında dünya nüfusunu haritalandırmak konusu birçok şirket tarafından yıl bazlı dönüşüm istatistiklere göre yapılıyor. İşin ilginç kısmı Facebook'un da bu şirketler arasında yer alıyor olması. Facebook'taki araştırmacılar tarafından geliştirilen yapay zekâ, bu bahsettiğimiz 'haritalandırma' konusunda aktif olarak görev yapıyor.
Makine öğrenimiyle yapılan çalışma sonucu ortaya çıkan harita aslında nüfus yoğunluğu hakkında fikir sahibi olmayı sağlıyor. Facebook, dünyadaki insan yerleşiminin kesin bir resmini çizmek için yüksek çözünürlük uydu görüntülerinden ve makine öğreniminden yararlanıyor.
Noktaları Birleştirmek
Diğer tüm detaylar ele alındığında insan yerleşimini gösteren harita aslında bazı ilginç kalıplar tarafından oluşturuluyor. En çekici örneklerden biri nüfusun %95'ininNil Nehri boyunca yaşadığı Mısır.
Neredeyse dünyadaki her yeri görüntülemek için Google Earth benzeri bir araç kullanmak mümkün olsa da, sorun bunu ölçeklendirmekte.
Petabayt'larda insanları bulmak
Tüm dünyadaki yüksekçözünürlüklü görüntüler, yaklaşık 1.5 Petabyte'lık bir kapasiteye tekabül ediyor. Bu da aslında verileri sınıflandırma görevinin ne kadar zorlu olduğunu gösteriyor.
Bugün gördüğümüz sonuçlara ulaşmak için, araştırmacılar bir bina içermeyen yerleri atmak için eleme sürecini kullanıyor. Sonra bunları bir bina içerebilecekleri olasılığına göre sıralıyorlar.
Neden önemli?
İnsanların yaşadığı yerin doğru olarak bilinmesi alsında bir ölüm kalım meselesi denilebilir.
Afrika'da çalışan insani yardım kuruluşlarının en büyük sıkıntılarından biri yardımların etkin şekilde dağıtılması ve nüfusun en yoğun olan bölgelerin bulunması. Araştırmacılar, bu ayrıntılı haritaların gelişmekte olan ülkeler için hayat kurtardığını söylüyor. Daha fazla ayrıntıya erişmek için Facebook'un proje sayfasına göz gezdirebilirsiniz.