Mesterséges intelligenciával kombinált műholdképekből következtetnének az egy-egy területen uralkodó szegénység mértékére amerikai kutatók. A Stanford Egyetem kutatói olyan számítógépes rendszert fejlesztettek, amely műholdképek elemzésével öt afrikai országban – Nigériában, Tanzániában, Ugandában, Ruandában és Malawiban – volt képes azonosítani az elszegényedett régiókat. A szegénység műholdképekkel történő feltérképezése nem teljesen új ötlet, kutatások születtek arról, hogy egy-egy régió éjszakai fényei jelezhetik a helyi gazdasági helyzetet. Ugyanakkor ez a módszer nem működik a legszegényebb vidékek esetében, ahol nincsenek éjszakai fények.
A tanulmányukat a Science magazinban közreadó kutatók ezért olyan rendszert terveztek, amely a nappali műholdképekből bizonyos jeleket – például burkolt utakat vagy fémtetőket – felismerve és értelmezve segít megkülönbözteti az a gazdasági jólét különböző szintjeit a fejlődő országokban. „Ha egy számítógépnek elég adatot adsz, ki tudja számítani, mit kell keresni. Mi olyan számítógépes modellt fejlesztettünk, amely a szegénységet jelző dolgokat képes megtalálni” – hangsúlyozta Marshall Burke, aki szerint a rendszer az ember által is észlelhető városi régiók, mezőgazdasági területek mellett olyan mintázatokat is észrevesz, amelyek a kutatók tekintetét elkerülik, de mégis használhatóak a szegénység jelzésére.