Esta revisión de investigación de IA explora la integración de imágenes satelitales y aprendizaje profundo para medir la pobreza basada en activos.

Explorando la integración de imágenes satelitales y aprendizaje profundo en la medición de la pobreza basada en activos una revisión de investigación de IA

Investigadores de la Universidad de Lund y la Universidad de Halmstad llevaron a cabo una revisión sobre la inteligencia artificial explicativa en la estimación de la pobreza a través de imágenes de satélite y el aprendizaje automático profundo. Haciendo hincapié en la transparencia, la interpretabilidad y el conocimiento del dominio, el análisis de 32 documentos revela que estos elementos cruciales en el aprendizaje automático explicativo presentan variabilidad y no cumplen plenamente con las exigencias de conocimientos científicos e investigaciones sobre la pobreza y el bienestar.

El estudio encuentra variabilidad en la situación de estos elementos clave al analizar 32 documentos que predicen la pobreza/riqueza, utilizando datos encuestados como verdad de referencia, aplicándolos a entornos urbanos y rurales, e involucrando redes neuronales profundas. Argumenta que el estado actual no cumple con los requisitos científicos para obtener conocimientos sobre la pobreza y el bienestar. La revisión destaca la importancia de la explicabilidad para una mayor difusión y aceptación dentro de la comunidad de desarrollo.

La introducción aborda los desafíos para identificar comunidades vulnerables y comprender los determinantes de la pobreza, citando brechas de información y limitaciones de las encuestas domiciliarias. Destaca el potencial del aprendizaje automático profundo y las imágenes de satélite para superar estos desafíos y resalta la necesidad de explicabilidad, transparencia, interpretabilidad y conocimiento del dominio en el proceso científico, evaluando el estado del aprendizaje automático explicativo en la predicción de la pobreza/riqueza utilizando datos encuestados, imágenes de satélite y redes neuronales profundas. El objetivo es mejorar su difusión y aceptación dentro de la comunidad de desarrollo.

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Realizando una revisión de la literatura integrativa, el estudio analiza 32 estudios que cumplen con criterios específicos en la predicción de la pobreza, datos de encuestas, imágenes de satélite y redes neuronales profundas. Se discute el uso de mapas de atribución en la explicación de modelos de imágenes de aprendizaje profundo, y el estudio evalúa las propiedades del modelo para su interpretabilidad. La revisión tiene como objetivo proporcionar una visión general de la explicabilidad en los documentos revisados y evaluar su contribución potencial a nuevos conocimientos en la predicción de la pobreza.

La revisión de los documentos revela una situación variada en los elementos clave del aprendizaje automático explicativo: transparencia, interpretabilidad y conocimiento del dominio, que no cumplen los requisitos científicos. La interpretabilidad y la explicabilidad son débiles, con esfuerzos limitados para interpretar los modelos o explicar los datos predictivos. El conocimiento del dominio se utiliza comúnmente en modelos basados en características para su selección, pero se utiliza menos en otros aspectos. Los resultados experimentales destacan ideas, como modelar las limitaciones de los índices de riqueza y el impacto de las imágenes de satélite de baja resolución. Un documento se destaca por su hipótesis sólida y evaluación positiva del conocimiento del dominio.

En el ámbito de la pobreza, el aprendizaje automático y las imágenes de satélite, la situación de la transparencia, la interpretabilidad y el conocimiento del dominio en los enfoques de aprendizaje automático explicativo varía y no cumple los requisitos científicos. La explicabilidad, crucial para una mayor difusión en la comunidad de desarrollo, supera la mera interpretabilidad. La transparencia en los documentos revisados es variada, algunos están bien documentados y otros carecen de reproducibilidad. Persisten las debilidades en cuanto a la interpretabilidad y la explicabilidad, ya que pocos investigadores interpretan los modelos o explican los datos predictivos. Si bien el conocimiento del dominio es común en los modelos basados en características para la selección, se aplica menos en otros aspectos del modelado. La clasificación y el ranking entre las características de impacto son una importante dirección futura de investigación.

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