การตรวจสอบติดตามคุณภาพโครงสร้างพื้นฐาน (infrastructure) ในแถบประเทศกำลังพัฒนานั้นเป็นเป้าหมายหลักสำหรับองค์กรช่วยเหลือระหว่างประเทศ (International Aid Organization) แต่โชคไม่ดีนักเนื่องจากในการเก็บข้อมูลให้อัพเดทใหม่ล่าสุดและเชื่อถือได้นั้นมีราคาที่แพงและใช้เวลาในการประมวลผลอย่างมาก เพื่อที่จะบรรเทาภาระขององค์กรเหล่านี้ นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยแสตนฟอร์ด (Stanford University) จึงสร้างระบบ deep learning เพื่อประเมินคุณภาพโครงสร้างพื้นฐานผ่านภาพถ่ายดาวเทียมได้
“โครงสร้างพื้นฐานมาตรฐานที่มีพร้อมใช้งานในแถบประเทศกำลังพัฒนานั้นเป็นตัวบ่งชี้คุณภาพชีวิตที่สำคัญมาก การวัดผลโครงสร้างพื้นฐานที่น่าเชื่อถือจะสร้างโอกาสในการวางแผนและการกระจายทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่นเดียวกับเรื่องแนวทางการตัดสินใจเชิงนโยบายบนพื้นฐานของผลตอบแทนจากการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน” ทีมวิจัยกล่าวในงานตีพิมพ์ “ปัจจุบันนี้ ข้อมูลโครงสร้างพื้นฐานที่น่าเชื่อถือได้มากที่สุดในโซนประเทศที่พัฒนาแล้วนั้นมาจากการสำรวจภาคสนาม ซึ่งการสำรวจเหล่านี้มีค่าใช้จ่ายสูงและต้องมีการเดินทางที่ท้าทาย”
โดยทีมงานได้เทรนระบบโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) บนเฟรมเวิร์ก TensorFlow กับภาพถ่ายดาวเทียมที่มีความละเอียด 10 เมตรและ 30 เมตรจากดาวเทียม Sentinel 1 และ Landsat 8 โดยดาวเทียมสามารถให้ข้อมูลกับทีมวิจัยได้หลายพันภาพ ครอบคลุม 36 ประเทศในแอฟริกา
“งานของพวกเราทำให้สามารถประเมินโครงสร้างพื้นฐานด้วยความแม่นยำและทำงานได้อัตโนมัติ เพื่อเป็นส่วนเสริมในการเก็บข้อมูลจากการสำรวจภาคสนาม และสามารถทำนายโซนที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้ โดยจากที่พวกเรารู้ คือพวกเราเป็นกลุ่มแรกที่ใช้โครงข่าย Convolutional Neural Network กับภาพถ่ายดาวเทียม Sentinel 1 เพื่อสร้างงานวิจัยให้กับการพัฒนาสังคม” ทีมวิจัยกล่าว
“และก็เป็นไปตามคาด ตามที่โมเดลของพวกเราแสดง คือตัวแปรเหล่านี้เป็นโครงสร้างของฟีเจอร์ที่กำหนดได้ และก็เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถแยกแยะความแตกต่างได้จากภาพถ่ายดาวเทียม” นักวิจัยกล่าว
โดยโครงการในอนาคตนั้นทีมวิจัยกล่าวว่าจะมุ่งเน้นในการเก็บข้อมูลจากภาพถ่ายดาวเทียมให้มีความละเอียดที่สูงขึ้น
“คุณภาพของโมเดลนั้นขึ้นกับจำนวนข้อมูลที่มีอยู่เป็นอย่างมาก และควรจะมุ่งเน้นไปที่การสร้างวิธีที่ใช้ภาพและข้อมูลที่มีอยู่ให้ดีกว่านี้โดยการจัดกลุ่มและจัดระเบียบให้เรียบร้อย อย่างไรก็ดี ผลลัพธ์ของพวกเราแสดงให้เห็นในหลักการว่าภาพถ่ายดาวเทียมสามารถนำมาใช้ทำนายคุณภาพโครงสร้างพื้นฐานได้” นักวิจัยกล่าว
Source : https://news.developer.nvidia.com/ai-assesses-infrastructure-quality-in-africa/
