Explorer la relation entre la dégradation des terres et la prévalence des conflits
Résumé
AI Superior, en collaboration avec l'ONG humanitaire internationale World Vision, a entrepris un projet ambitieux pour étudier la corrélation potentielle entre la dégradation des terres et les conflits dans des pays sélectionnés. En analysant l'indice NDVI et les enregistrements historiques des conflits, le projet visait à faire la lumière sur la relation entre ces deux facteurs critiques. Cet article explore la méthodologie employée, les résultats découverts et les implications de la recherche.
Défi
Le défi auquel AI Superior a été confronté dans le cadre du projet était d'étudier la corrélation potentielle entre la dégradation des terres et les conflits dans les pays appartenant aux groupes IPC 4 et IPC 5. La complexité du défi résidait dans la découverte d’informations significatives provenant de diverses sources d’information et dans l’établissement d’une relation claire entre la dégradation des terres et les variables du conflit. En outre, AI Superior devait développer un modèle prédictif capable de prévoir avec précision l'apparition d'un conflit au cours des 6 prochains mois en fonction de l'état de dégradation/régénération des terres, introduisant ainsi un nouveau niveau de complexité dans l'analyse.
Solution par AI Superior
Analyse du NDVI et des variables de conflit
Le projet a commencé par évaluer la végétation dans une zone donnée. L’indice de végétation par différence normalisée (NDVI) a servi de mesure fondamentale pour cette tâche. Allant de -1 à +1, les valeurs NDVI aident à déterminer la présence et l'état de la végétation. Des valeurs NDVI élevées indiquent une végétation prospère, tandis que des valeurs faibles suggèrent un manque de végétation ou la présence de matériaux non photosynthétiques.
L'équipe d'AI Superior a extrait les valeurs médianes annuelles du NDVI pour les pays relevant des classifications IPC 4 et IPC 5 depuis 1981. Simultanément, les enregistrements historiques de conflits pour ces pays ont été examinés en tenant compte de quatre variables : total_deaths, total_conflicts, total_days_of_conflict et gravité.
Révéler les résultats :
L’analyse effectuée par AI Superior a donné des résultats convaincants. Des valeurs de corrélation négatives ont été observées entre le NDVI et toutes les variables de conflit étudiées. À mesure que les variables du conflit augmentent, le NDVI diminue (indiquant une dégradation des terres) au cours des 6 prochains mois. À l’inverse, à mesure que le NDVI diminuait (indiquant une dégradation des terres), les variables de conflit augmentaient au cours des 6 mois suivants. Ces résultats ont fourni des preuves solides d’une corrélation négative entre la dégradation des terres et la prévalence des conflits.
Construire un modèle prédictif :
Enfin, en intégrant l'ingénierie des fonctionnalités dans le processus de développement du modèle, AI Superior a développé un classificateur sophistiqué capable de prédire l'apparition de conflits.s dans les six prochains mois. Ce modèle incorporait les variables de dégradation/régénération des terres, comme l'indique le NDVI, et atteignait un taux de précision impressionnant de 74%.
Résultat et implications
La collaboration d'AI Superior avec World Vision dans l'étude de la corrélation entre la dégradation des terres et les conflits a fourni des informations précieuses. En analysant les données NDVI et les enregistrements historiques des conflits, le projet a mis en évidence une corrélation négative entre la dégradation des terres et la prévalence des conflits. De plus, le développement d’un modèle prédictif, intégrant des techniques d’ingénierie des fonctionnalités, ouvre de nouvelles voies pour une prévention proactive des conflits. Ces résultats ont des implications significatives pour les efforts humanitaires et environnementaux. World Vision, reconnaissant l'importance de cette recherche, a publié les résultats de son site web, veiller à ce que les connaissances acquises puissent être partagées et utilisées par les organisations du monde entier. Ce projet illustre la puissance de l’IA et de l’analyse des données pour relever des défis mondiaux complexes, contribuant ainsi à l’avancement des stratégies de prévention des conflits et à la quête d’un monde plus pacifique et durable.
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