全球40億人沒有地址，於是資料科學家想到了機器學習

導讀： 麻省理工學院和Facebook的研究人員正在研究一種新方法，通過從衛星影像中提取道路來生成街道地址。

據統計，全球有40億人缺乏實際地址，這意味著這些居民無法獲得包裹遞送，醫療保健和救災等服務，且無法進行登記投票或駕駛執照考試，城市也難以規劃新的基礎設施，例如學校、供水管道和電力線路等。（這種現象不止存在於發展中國家，已開發國家也是如此）。

“隨著你進入一個更加全球化的經濟體，有越來越多的人喜歡遠距離訂購貨物，所以你需要一個具體的地址，而不是‘大教堂對面的房子’。”一家提供國際地址資訊公司的總裁Merry Law說到。

麻省理工學院媒體實驗室及Facebook的研究人員目前正在 提出 一種解決這一問題的新方法： 機器學習 。

該團隊首先訓練了深度學習演算法， 用來提取衛星影像中的道路要素，然後再將畫素連線在一起合成道路網格。該系統可以分析道路的密度和形狀，將網格劃分為不同的區域，最密集的群集被標記為市中心。市中心周圍的區域分為東、西、南、北四個象限，街道根據其方向和距離中心的距離被編號。

當他們將最終結果與街道已經被標記的未對映區域的隨機樣本進行比較時，發現已經成功地解決了80%以上的人口密集區域，在覆蓋範圍上勝過谷歌地圖和OpenStreetMaps 。

但這並不是自動建立地址的唯一方法。what3words 是一個談論位置的簡單方法，它可以為全球網格中的每個3*3米的正方形生成一個獨特的三字組合。該計劃已經被應用到南非、土耳其和蒙古地區，應用於國家包裹遞送、當地醫院和區域安全等。

但Facebook的研究員，新系統的創造者之一Ilke Demir表示， 其主要優勢在於它遵循現有的道路拓撲結構，幫助居民瞭解兩個地址之間的關係。

“如果你有地址，比如說‘parrot.failed.casino ’，並且其他人的地址是‘tables.chairs.television’，你就很難判斷你是否是那個人的鄰居。所以我們重點是想要人們的直觀聯絡地址。”

國際律師兼非營利組織全球地址資料協會創始人 Charles Prescott感嘆“我認為這真是太棒啦！如果您可以根據當地慣例對系統進行編碼以生成地址，那效益將是很大的。”

然而，Law和Prescott 都指出，這種方法存在侷限性。Prescott表示：“生成地址不是主要問題，問題是人們如何採用它。”

很多因素都會影響人們對地址方案的接受程度。在法律層面，一方面，該制度必須符合一個國家的文化，而不是一個殖民地強加的制度。另一方面，是否被採納與識字率密切相關。Prescott 接著補充到，在一些地區，居民不信任他們的政府，所以他們不希望被他人找到。

Facebook-MIT 團隊現在希望與非營利性合作伙伴建立聯絡，將該系統付諸實踐。

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