5.发现贫困地区的软件

　　机器学习软件可以分析卫星图片，找到需要帮助的偏远贫困地区。

　　2015年，联合国定下一个目标，希望在2030年前在世界范围内消除极端贫困。这个目标很大胆。要实现目标，第一步就是找到最穷的人都在哪里，而这一步的难度就非常大。在贫困和易发战乱的国家进行经济调查既昂贵又危险。研究人员尝试通过一种间接的办法来解决这一难题：他们在夜间的人造卫星照片中寻找特别暗的区域。“一般来说，晚上亮起来的地方经济状况更好，”斯坦福大学地球科学系统助理教授马绍尔·博克解释说。但这种方法有缺陷，尤其是在区分贫困程度方面。在晚上，从太空中看，轻度贫困和极端贫困的地方是一样的，都是漆黑一片。

　　博克和他在斯坦福的团队认为，可以用机器学习的方法来改进人造卫星成像研究。研究人员利用非洲五国的日间和夜间卫星图像来训练图片分析软件。在综合了日间和夜间的图片数据后，计算机“学会”把日间图片的特征（道路、城市区域和农业用地）与不同水平的夜间亮度关联起来。“利用夜间的灯光，可以找出日间照片中有何重要特征，”博克说。

　　当训练结束后，博克的软件可以仅仅根据白天的卫星图片发现贫困区域的位置。

——摘自《2016年十大创新技术出炉:它们可能改变世界》