AI Superior hat in Zusammenarbeit mit der internationalen humanitären Nichtregierungsorganisation World Vision ein interessantes Projekt durchgeführt, um den potenziellen Zusammenhang zwischen Landverschlechterung und Konflikten in ausgewählten Ländern zu untersuchen. Durch die Analyse des NDVI-Indexes und historischer Konfliktaufzeichnungen sollte das Projekt die Beziehung zwischen diesen beiden kritischen Faktoren aufklären. In diesem Artikel werden die angewandte Methodik, die gewonnenen Erkenntnisse und die Auswirkungen der Forschung untersucht.
Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Bodendegradation und Konfliktprävalenz
Zusammenfassung
Herausforderung
Die Herausforderung, der sich AI Superior im Rahmen des Projekts gegenübersah, bestand darin, den potenziellen Zusammenhang zwischen Landdegradierung und Konflikten in Ländern der IPC-4- und IPC-5-Gruppen zu untersuchen. Die Komplexität der Aufgabe bestand darin, aussagekräftige Erkenntnisse aus verschiedenen Informationsquellen zu gewinnen und eine klare Beziehung zwischen Landdegradation und Konfliktvariablen herzustellen. Darüber hinaus musste AI Superior ein Prognosemodell entwickeln, das das Auftreten von Konflikten in den kommenden sechs Monaten auf der Grundlage des Zustands der Landdegradierung/Regeneration genau vorhersagen konnte, was die Analyse noch komplexer machte.
Lösung von AI Superior
Analyse des NDVI und der Konfliktvariablen
Das Projekt begann mit der Bewertung der Vegetation in einem bestimmten Gebiet. Der Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) diente als grundlegende Messgröße für diese Aufgabe. Die NDVI-Werte reichen von -1 bis +1 und helfen, das Vorhandensein und den Zustand der Vegetation zu bestimmen. Hohe NDVI-Werte weisen auf eine blühende Vegetation hin, während niedrige Werte auf eine fehlende Vegetation oder das Vorhandensein von nicht fotosynthetischen Materialien hindeuten.
Das Team von AI Superior extrahierte die jährlichen mittleren NDVI-Werte für Länder, die seit 1981 in die IPC 4 und IPC 5 eingestuft wurden. Gleichzeitig wurden die historischen Konfliktdaten für diese Länder anhand von vier Variablen untersucht: Gesamtzahl der Todesopfer, Gesamtzahl der Konflikte, Gesamtzahl der Konflikttage und Schwere des Konflikts.
Enthüllung der Ergebnisse:
Die von AI Superior durchgeführte Analyse lieferte überzeugende Ergebnisse. Es wurden negative Korrelationswerte zwischen dem NDVI und allen untersuchten Konfliktvariablen festgestellt. Wenn die Konfliktvariablen zunehmen, sinkt der NDVI (was auf eine Verschlechterung der Bodenqualität hinweist) in den kommenden 6 Monaten. Umgekehrt nahmen die Konfliktvariablen in den kommenden 6 Monaten zu, wenn der NDVI abnahm (was auf Landverschlechterung hindeutet). Diese Ergebnisse sind ein deutlicher Beweis für eine negative Korrelation zwischen Landdegradation und Konfliktprävalenz.
Aufbau eines Vorhersagemodells:
Schließlich hat AI Superior durch die Einbeziehung von Merkmalen in den Modellentwicklungsprozess einen hochentwickelten Klassifikator entwickelt, der das Auftreten von Konflikten vorhersagen kanns in den kommenden sechs Monaten vorherzusagen. Dieses Modell berücksichtigte die Variablen der Landdegradation/-regeneration, die durch den NDVI angezeigt werden, und erreichte eine beeindruckende Genauigkeitsrate von 74 %.
Ergebnisse und Auswirkungen
Die Zusammenarbeit von AI Superior mit World Vision bei der Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Landverschlechterung und Konflikten hat wertvolle Erkenntnisse gebracht. Durch die Analyse von NDVI-Daten und historischen Konfliktaufzeichnungen zeigte das Projekt eine negative Korrelation zwischen Landdegradation und Konflikthäufigkeit auf. Darüber hinaus eröffnet die Entwicklung eines Vorhersagemodells unter Einbeziehung von Feature-Engineering-Techniken neue Wege für eine proaktive Konfliktprävention. Diese Ergebnisse haben erhebliche Auswirkungen sowohl auf humanitäre als auch auf umweltpolitische Bemühungen. World Vision hat die Bedeutung dieser Forschung erkannt und die Ergebnisse auf seiner Website veröffentlicht, Damit wird sichergestellt, dass die gewonnenen Erkenntnisse von Organisationen auf der ganzen Welt geteilt und genutzt werden können. Dieses Projekt ist ein Beispiel für die Leistungsfähigkeit von künstlicher Intelligenz und Datenanalyse bei der Bewältigung komplexer globaler Herausforderungen und trägt zur Weiterentwicklung von Konfliktpräventionsstrategien und dem Streben nach einer friedlicheren und nachhaltigeren Welt bei.
