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計算科学：機械学習を用いた、電力アクセスが生活に及ぼす影響の評価
Nature 611, 7936 doi: 10.1038/s41586-022-05322-8
世界の多くの地域において、主要な経済効果に関するデータが少ないことが、公共政策の立案、対象設定、評価を阻んでいる。今回我々は、人工衛星画像と機械学習（ML）の進歩が、こうしたデータと推論における課題の改善にどのように役立つかを示す。我々は、ウガンダ全土への送電網の拡張という背景において、衛星画像とコンピュータービジョンの組み合わせが、電力アクセスが生活に及ぼす因果的影響の推論に適切な地域レベルの生活測定の開発に、どのように使用できるかを示す。次に我々は、MLに基づく推論技術をこうしたデータに適用すると、従来の技術より信頼性の高い電化の因果的影響の見積もりがどのように得られるかを示す。我々は、送電網アクセスが、ウガンダ農村部における村落レベルの資産を最大で0.15標準偏差改善し、その結果、未電化地域と比較して調査期間における増加率が2倍以上になると推定する。今回の結果から、送電網ベースのインフラ投資の影響に関する国家規模の証拠が得られ、我々の方法によって、データが少ない環境において今後の政策を評価する安価で一般化できる方法が得られる。
