【泰伯網】（編譯作者：丁放）可能在大多數人心目中，地圖隻不過是一個輔助出行的工具。但其實，地圖所能提供的信息遠遠不止這些：它是權力的工具，見證瞭歷史變遷的痕跡;它也可以為城市規劃者提供決策參考;人口密度地圖和災情地圖更是有助於災後救援
你能想象現如今仍有10%的人口無法連接到互聯網嗎?他們或生活在人口稠密的城市中心，或居住在由農場相連的小城鎮裡，還有的獨自棲身於叢林外圍，但是沒人明確地知道他們生活在哪裡 如今，這個難題被地圖解決瞭。
為瞭讓更多的人連入互聯網，Facebook最近發佈瞭一系列地圖，以更好地瞭解那些未連接互聯網的人群。由於這些地區的信息閉塞、不夠精確，Facebook借助DigitalGlobe影像的幫助，並使用機器學習和人工智能對這些圖像進行分類，來獲取關於這些人群更多的信息與數據。
這一項目由Facebook的互聯網實驗室 (Connectivity Lab)負責，該實驗室是其 Internet.org計劃 的技術部門。除瞭Facebook，哥倫比亞大學國際地球科學信息網絡中心與世界銀行也投入精力，並將成果公開發佈在哥倫比亞大學國際地球科學信息網絡中心的網站上。
神通廣大的衛星遙感大數據
世界許多地區現有的人口地圖都已經過時、不夠精細、不夠準確瞭。高分辨率衛星提供的信息，在解決人口地圖的問題上，價值無可估量 它為繪制人口分佈地圖提供瞭一個持兒童雞精推薦續穩定的全球信息數據集。
Facebook公司Internet.org計劃的全球互聯網訪問報告
Facebook公司旗下Connectivity實驗室借助DigitalGlobe公司的 地理空間大數據計劃 來確定人口密度分佈。該計劃將會以50厘米分辨率完成全球人口密度的精確鑲嵌圖，並及時進行修正。然後，DigitalGlobe的地理空間大數據平臺GBDX將會把這一成果與它15年間超過90PB的高分辨率衛星影像數據一同對外開放，供所有人在雲端進行處理。除此之外，還有一些將像素點轉化為具有實際意義的數據的最佳計算機視覺算法。
這張高分辨率人口定居點地圖以1角秒(大約30米)的分辨率提供瞭2015年人口分佈情況的估算值。根據每個國傢最新的人口普查數據以及DigitalGlobe公司的衛星圖像，通過基於人口年齡劃分、基礎設施建設以及現有互聯網普及率的世界銀行統計模型得到這些估算值，它們將被用來確定互聯網普及率差距進而尋找縮小差距的方法。
使用瞭超過140億張DigitalGlobe衛星影像
為瞭生成這張人口定居點地圖，Connectivity 實驗室與Facebook的數據科學、基礎設施、機器學習及人工智能小組進行瞭合作。這個聯合團隊分析瞭阿爾及利亞、佈基納法索、喀麥隆、埃及等20個國傢的衛星影像數據，覆蓋面積2160萬平方公裡，數據量達350TB。聯合團隊使用多種計算機視覺技術(其中包括Facebook用來識別人臉的圖像識別引擎)達到瞭識別人造建築物的能力，這傢公司共篩選瞭超過140億張DigitalGlobe公司拍攝的衛星影像。
比勒陀利亞，南非的人口密度
機器學習和人工智能技術成功識別出瞭建築物的輪廓，並將那些很大可能會有人工建築物的區域中的建築物加以標註。一旦這些建築物在圖上標記出來，Facebook公司就能夠使用這些建築物作為人們生活方式的指標。利用人口普查數據，該聯合團隊將數據集裡的人口數量平均分佈在每個區域，假設這種方法是確定每棟建築中有多少人居住的最不容易出錯的方法。
哥倫比亞大學使用這種建築物信息，利用人口普查數據生成瞭人口估算值，並將結果與其他更加粗粒度的數據集進行比對驗證。然後世界銀行生活水平測量研究項目(World Bank Living Standards Measurement Study )將最終的數據集與匿名房屋調查得到的 地面實況 進行瞭驗證。
位置數據多，但缺乏利用手段
通過這一成果，Facebook公司也加入到瞭矽谷發展 機器學習 (一種新近流行的人工智能形式)的競爭中，矽谷中越來越多的公司都參與其中，這種技術能夠釋放出海量衛星圖像中蘊含的價值。DigitalGlobe地理空間大數據計劃的總監凱文 勞斯頓(KevinLausten)說： 我們有很多的位置數據，但是缺少使用它們來解決問題的方法。如果能夠將所有這些信息進行關聯匹配，將會發現更多商機。
從 估計 到 準確 的飛躍，將為眾多行業帶來重要的影響。而地理空間數據分析公司隻是剛開始把註意力放在這些可能性上。 DigitalGlobe的平臺產品高級總監盧克 巴林頓(Luke Barrington)直言。
科倫坡，尼甘佈和斯裡蘭卡東部的人口密孕婦滴雞精度
全世界有五分之一的人們使用著Facebook，超過32億互聯網用戶(2016年底估算結果)的一半。因此，Facebook公司需要人力以外的智能來對這些數據進行核對、分析。如今，Facebook擁有瞭世界一流的人工智能平臺作為其中樞系統：就像Facebook在五年前開始通過 Open Compute 項目重建計算機硬件行業一樣，它最近也創建瞭一個內部平臺利用人工智能技術為用戶提供他們感興趣的內容。未來這個 機器學習 平臺會進一步成長擴大。
去年，Facebook新設立的機器學習應用團隊的負責人 傑奎因 康德拉(Joaquin Candela)在《財富》雜志上講到： 我們正在努力構建超過15億個AI代理，Facebook的每個用戶都會被分配一個。
人口地圖隻是發端
Facebook公司將這些人口數據公開發佈，以在援助計劃、災害應對以及基礎設施規劃等方面給予非政府組織、人道主義機構甚至公司企業一些幫助。據人口分佈地圖顯示，尚未連入互聯網的人群共涉及瞭20個國傢，覆蓋瞭20多億的人口。由於許多是發展中國傢，這些地區甚至連基本的測繪數據都很缺乏。
馬拉維，南非，加納，海地和斯裡蘭卡的人口數據地圖作為第一批成果已經被公佈。Facebook希望在未來幾個月繼續增加更多國傢的數據，並計劃根據這些數據來提高世界各地的互聯網普及率。
這些新地圖能夠告訴互聯網服務提供商應該在哪裡部署基礎互聯網設施，無論是光纖網絡還是Wi-Fi熱點，或是高空氣球及無人機的通信網絡。因為最有效的網絡技術在於確保通信網絡盡可能地靠近人群。
Facebook在一次聲明中說到： 發展通信技術，連接世界其他地區，並不是Facebook獨自面臨的挑戰。我們希望這些數據能成為新的數據源，幫助其他組織機構實現它們的使命。例如，紅十字會已經計劃使用人口地圖來幫助控制馬拉維的瘧疾，並在自然災害發生後實施針對性的人道主義援助。通過數據共享以及研究課題的公開，我們希望促成一個開放的方法來解決當地和全球的挑戰。
Facebook人口地圖隻是一個開始，如今這個產業已經發展到瞭關鍵的十字路口。未來計算能力、衛星圖像、機器學習以及人工智能的結合會將這個世界改造成什麼樣?
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