Zwykle, gdy czytamy o zaletach sztucznej inteligencji w wiadomościach, dotyczy to sposobów, w jakie firmy mogą zostać ulepszone lub stać się bardziej wydajne. Jednak sztuczna inteligencja może być rzeczywiście odpowiednia, aby stawić czoła jeszcze większemu, globalnemu wyzwaniu, takie jak ubóstwo. Jednym ze sposobów wykorzystania sztucznej inteligencji do walki z ubóstwem jest połączenie zdjęć satelitarnych i technologii uczenia maszynowego. Zespół naukowców z Uniwersytetu Stanforda używa obecnie tych narzędzi, aby określić, które obszary charakteryzują się największym stężeniem ubóstwa i jakiego rodzaju pomocy mogą potrzebować w Afryce Subsaharyjskiej. Jednym ze wskaźników ubóstwa, które można zaobserwować za pomocą tych narzędzi, jest niska intensywność światła w nocy. Duże miasta często mają obfite źródła światła, nawet w nocy. W przeciwieństwie do biedniejszych, więcej obszarów wiejskich może mieć mniejsze natężenie światła, nawet w godzinach wieczornych. Te systemy sztucznej inteligencji mogą również porównywać zdjęcia jakości oświetlenia w nocy z tymi wykonanymi w ciągu dnia w celu oddzielenia dróg, pól uprawnych i innych obszarów, aby dodatkowo wskazać lokalizacje o najwyższym stężeniu ubóstwa. Podstawowym celem tych badań jest stworzenie szczegółowych map miejsc, w których ubóstwo może być najbardziej dotkliwe, które można następnie udostępnić publicznie, aby zacząć zwiększać świadomość i pomoc dla tych obszarów. Według Banku Światowego, organizacji, która dąży do położenia kresu skrajnemu ubóstwu do 2030 r., “Skrajne ubóstwo” charakteryzuje się utrzymaniem 1,90 USD lub mniej dziennie. Opisane powyżej badania to tylko jeden z przykładów projektów, nad którymi obecnie pracujemy, przy użyciu narzędzi AI, aby pomóc tym na całym świecie, którzy najbardziej potrzebują pomocy, i spróbować położyć kres ubóstwu.