いつ ハリケーン イアンは 9 月下旬にフロリダを襲い、強風と洪水による破壊の痕跡を残しました。 しかし、嵐が去ってから 1 週間後、最悪の被害を受けた 3 つの郡の一部の人々は、予想外の希望の光を見ました。
コリアー郡、シャーロット郡、リー郡の約 3,500 人の住民のスマートフォンに、700 ドルの現金支援を提供するプッシュ通知が届きました。 非営利団体の GiveDirectly と提携して展開された Google のアルゴリズムは、衛星画像から、これらの人々がひどく被害を受けた地域に住んでおり、助けを必要としていると推定しました。
GiveDirectly は、検索および広告会社の慈善部門である Google.org と協力して、緊急援助を対象とするこの新しい方法をテストしています。 お金を提供したのは、フード スタンプの支払いを管理する Providers という福利厚生アプリのユーザーでした。 Google の AI ソフトウェアの助けを借りてメッセージをターゲットにすることで、GiveDirectly は、アプリのユーザーのロールを手動で分類するよりも迅速に、イアンによって荒廃した地域に住んでいた人々にのみ支援を提供することができました。
GiveDirectly が米国でこの技術を使用したのはこれが初めてですが、パンデミックが世界経済を麻痺させた数か月後にトーゴで同様のアイデアをテストしていました。 そこでは、カリフォルニア大学バークレー校の研究者による画像アルゴリズムによって検出された貧困の兆候と、携帯電話の請求書からの手がかりに基づいて、世帯に援助が提供されました。
フロリダのプロジェクトは、2019 年後半から 6 か月にわたって GiveDirectly と協力した 4 人の Google 機械学習の専門家によって開発された、Delphi と呼ばれるマッピング ツールによって強化されました。このソフトウェアは、ハリケーンなどの災害の後に支援を必要としているコミュニティを、暴風雨による被害のライブ マップに重ねることで強調表示します。米国疾病管理予防センターなどの情報源からの貧困に関するデータを使用しています。 暴風雨の被害データは、別の Google ツールによって提供されます。 スカイ、機械学習を使用して災害前後の衛星画像を分析し、建物の被害の深刻度を推定します。
Google.org の AI for Social Excellent チームを率いる Alex Diaz は次のように述べています。援助物資の配達。」
Skai の被害評価を強化するアルゴリズムは、被害を受けたことが知られている災害地域の数百の建物の衛星画像に手動でラベル付けすることによってトレーニングされています。 その後、ソフトウェアは、影響を受けた地域全体で損傷した建物を迅速に検出できます。 研究論文 災害対応のための AI に関する 2020 年の学術ワークショップで発表された基盤となる技術について、自動生成された損害評価は、85 ～ 98% の精度で人間の専門家の評価と一致すると主張しました。
フロリダ州では今月、GiveDirectly が、50% 以上の建物が被害を受けたと Google の AI システムが判断したコリアー郡、シャーロット郡、リー郡に登録された住所を持つ Providers アプリのユーザーに 700 ドルを提供するプッシュ通知を送信しました。 これまでに 900 人がこのオファーを受け取り、そのうちの半分が支払われました。 すべての受信者が GiveDirectly の提案を受け入れた場合、組織は直接的な財政援助として 240 万ドルを支払います。