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目前有超過 700 顆成像衛星圍繞著地球運轉，每天它們(men) 都會(hui) 向地麵數據庫傳(chuan) 送回海量的信息，這些信息或用於(yu) 監測氣候變化、或用於(yu) 追蹤健康和貧困問題。但科學家也麵臨(lin) 著一個(ge) 挑戰：雖然地理空間數據可以幫助研究人員和政策製定者應對關(guan) 鍵挑戰，但隻有擁有大量財富和專(zhuan) 業(ye) 星空体育官网入口网站的人才可以訪問它。
現在，加州大學伯克利分校的一個(ge) 團隊設計了一個(ge) 機器學習(xi) 係統來解決(jue) 衛星圖像的問題。他們(men) 使用低成本、易於(yu) 使用的技術，可以為(wei) 研究人員和各國政府帶來訪問和分析能力。這項名為(wei) “使用全球衛星圖像進行機器學習(xi) 的通用且可訪問的方法”的研究於(yu) 2021 年 7 月 20 日發表在《自然通訊》雜誌上。
該項目的共同作者 Esther Rolf 表示：“衛星圖像包含大量關(guan) 於(yu) 世界的數據，但訣竅是如何將數據轉化為(wei) 有用的見解，而無需人工梳理每張圖像。我們(men) 為(wei) 無障礙設計了我們(men) 的係統，因此一個(ge) 人應該能夠在筆記本電腦上運行它，而無需專(zhuan) 門培訓，以解決(jue) 他們(men) 的本地問題”。
該論文的合著者，來自高盛公共政策學院的全球政策實驗室主任 Solomon Hsiang 表示：“我們(men) 希望我們(men) 的行動能夠帶來全球的影響力。事情的發展速度比過去任何時候都快。我們(men) 比以往任何時候都更快地改變資源分配。我們(men) 正在改變地球。這需要一個(ge) 反應更快的管理係統，能夠看到這些事情的發生，以便我們(men) 能夠及時、有效地做出反應”。
該項目由 Hsiang 帶領的 Global Policy Lab 和 Benjamin Recht 電氣工程和計算機科學係研究團隊合作推進。其他合作者還包括目前就讀於(yu) 加州大學聖巴巴拉分校的 Berkeley 博士畢業(ye) 生Tamma Carleton、現供職於(yu) 哈佛大學環境與(yu) 數據科學計劃中心的Jonathan Proctor、來自 Rhodium Group 的 Ian Bolliger，來自亞(ya) 馬遜的 Vaishaal Shankar，以及 Berkeley 博士生 Miyabi Ishihara。
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