Phương thức có thể trợ giúp chính phủ và các tổ chức từ thiện nhằm chống lại nghèo đói nhưng thiếu thông tin đáng tin cậy về nơi người nghèo đang sống và thứ họ cần. Xóa bỏ tình trạng nghèo cùng cực (những người sống với chưa đầy 1,25 USD/ngày) đến năm 2030 là một trong các mục tiêu thiên niên kỷ của Liên Hợp quốc.

Theo Marshall Burke, trợ lý Giáo sư tại khoa Khoa học Hệ thống trái đất của Đại học Stanford (Mỹ), một nhóm các nhà khoa học và chuyên gia vệ tinh đã tạo ra bản đồ thế giới tự cập nhật để xác định các vị trí tập trung người nghèo. Nó sử dụng thuật toán nhận diện các dấu hiệu nghèo khó thông qua máy học (machine learning), một loại trí tuệ nhân tạo. Kết quả của nỗ lực nghiên cứu 2 năm đã được công bố trên tạp chí Science.

Hệ thống hiển thị hình ảnh cho máy tính và nhiệm vụ của máy tính là tìm ra hình ảnh đó là gì. Máy tính ban đầu được cài dữ liệu từ khảo sát hộ gia đình của 5 quốc gia châu Phi – Uganda, Tanzania, Nigeria, Malawi và Rwanda – cũng như hình ảnh vệ tinh ban đêm của các nước này. Các hình ảnh ban đêm là công cụ cơ bản để xác định các khu vực nghèo khó vì mật độ đèn điện càng cao tỉ lệ thuận với mức độ phát triển.

Máy tính được yêu cầu sử dụng dữ liệu để phát hiện các dấu hiệu điểm nghèo trong một bộ hình ảnh vệ tinh ban ngày khác chứa thông tin từ các khu vực nghèo xuất hiện trong ảnh đêm. “Máy tính học hỏi để tìm ra nhiều thứ mà chúng ta cho rằng liên quan đến nghèo đói như đường xá, đô thị, đất nông nghiệp và đường thủy”.

Nhóm nghiên cứu có kế hoạch tạo ra bản đồ nghèo đói toàn thế giới để công bố rộng rãi trên mạng. “Chúng tôi hi vọng dữ liệu của mình có tác dụng trực tiếp đối với các chính phủ… để tập trung các chương trình hiệu quả hơn”.