南アフリカのタウンシップは、裕福な郊外と比較して公共資源の恩恵をほとんど受けておらず、学校や医療施設、公園、病院へのアクセスが不十分です。
経済的および人種的な区分により、コミュニティが物理的に分断されており、人々は仕事のために移動はできるものの、必要なサービスへのアクセスは困難です。
レーセッジェ・セファラは、この人種的隔離問題を解決するために、コンピュータビジョンツールと衛星画像を用いた分析を行っています。
セファラとチームは、南アフリカのタウンシップをマッピングするためのデータセットを作成し、衛星画像と地理空間データを用いて機械学習モデルをトレーニングしました。
彼らが開発したAIシステムは、富裕層や非富裕層、非居住地、空き地などを識別し、南アフリカの土地の70%以上が空き地であることや、タウンシップに割り当てられる土地が郊外に比べて少ないことを明らかにしました。
このデータセットは、研究者や非営利団体などの公共サービス機関と共有され、公共サービスや住宅に利用できる土地の特定に役立てられています。
セファラのデータは、南アフリカ政府による予算配分の助言や、HIV治療プログラムの予算配分情報提供に使用されています。
データを活用することで、公共の土地を利用した公共住宅や病院などのサービス提供に向けた政策形成が可能となり、都市計画における正義の追求を支援することが期待されています。
from How satellite images and AI could help fight spatial apartheid in South Africa .
