Mapear el desarrollo local: ¿Qué ocurre cuando la inteligencia artificial se encuentra con las imágenes satelitales?

Resumen

¿Cómo pueden las imágenes satelitales ayudarnos a comprender la pobreza local? Esta presentación explica cómo la inteligencia artificial resume observaciones satelitales repetidas en 64 números, conocidos como un embedding, que describen patrones sobre el terreno. Un modelo de predicción independiente aprende la relación entre estos números y los resultados medidos sobre pobreza. El ejemplo se centra en el índice municipal del ODS 1, Fin de la pobreza, en Bolivia, para mostrar cómo este enfoque puede apoyar el mapeo de la pobreza local y por qué es necesario contrastar las predicciones con datos medidos. Los embeddings satelitales no miden directamente la pobreza, y las estimaciones resultantes complementan las encuestas sin reemplazarlas.

Carlos Mendez

Profesor Asociado de Economía del Desarrollo

Mi investigación se centra en integrar la economía del desarrollo, la ciencia de datos espaciales y la econometría para comprender e informar mejor el proceso de desarrollo sostenible entre regiones.