Správci svého prostředí

Ve vyprahlé oblasti severozápadní Keni se uprchlický tábor Kakuma rozrostl v rozlehlou komunitu s více než 300 000 vysídlenými osobami z více než 20 zemí. Uprchlický tábor, který byl původně založen v roce 1992 jako útočiště pro mladé lidi prchající před válkou v Súdánu, je největším uprchlickým táborem v Africe. Rozkládá se na ploše přibližně 40 km² a žijí v něm obyvatelé z Jižního Súdánu, Somálska a dalších sousedních zemí.

Po dlouhá léta byly mapy uprchlického tábora značně zastaralé, což brzdilo dodávky pomoci, plánování infrastruktury a reakci na mimořádné události. Nepravidelné uspořádání tábora a rozmanité typy přístřešků ztěžovaly tradiční metody mapování. Tato výzva však vedla k pozoruhodné spolupráci, která nově definovala, čeho mohou humanitární tech dosáhnout.

„Myslím si, že klíčová byla spolupráce, protože každý přispěl něčím jedinečným,“ říká Dr. Simone Fobi Nsutezo, vědecká pracovnice v oblasti aplikovaného výzkumu, AI For Good Lab společnosti Microsoft.

Základem spolupráce na aktualizaci mapovacího systému uprchlického tábora Kakuma byla trojice inovací. Každý z partnerů přispěl něčím jedinečným a společně vytvořili skutečný dopad. Hive UNHCR, inovační laboratoř Úřadu vysokého komisaře OSN pro uprchlíky, definovala problémy, kterým uprchlický tábor čelil, zatímco Humanitární tým OpenStreetMap (HOT) zajišťoval nezbytný sběr dat a zásadní integraci komunity.

Zesílení dopadu prostřednictvím zapojení komunity

Motivací byla touha dělat práci, na které skutečně záleží, vášeň pro dálkový průzkum Země a satelitní snímky a cíl uspokojit potřeby uprchlíků. Ruční mapování bylo sice cenné, ale pomalé a pracné. Tým AI For Good Lab společnosti Microsoft však viděl příležitost, jak pomocí umělé inteligence a strojového učení poskytnout kartografům nástroje, které potřebovali.

„Jakmile vytrénujete model na malém množství dat, lze velmi rychle získat předpovědi pro nové oblasti. Máme otevřený zdrojový kód pro mapování solárních panelů, budov, typů střech, hygienických zařízení a může jej samostatně používat kdokoli,“ říká Dr. Amrita Gupta, vědecká pracovnice v oblasti aplikovaného výzkumu, AI For Good Lab společnosti Microsoft.

Aby lépe porozuměli podmínkám v terénu, zdokumentoval mapovací tým HOT viditelné indikátory přístupu k elektřině, jako jsou solární panely a elektrické vedení přítomné v táboře. Ačkoli je většina elektřiny vyráběna samostatně v jednotlivých budovách, tyto informace pomohly vytvořit jasnější představu o tom, kde mohou reálně fungovat základní služby, a upozornily na mezery v širší infrastruktuře. 

Cílem bylo pomoci táboru, aby působil méně jako dočasné útočiště a více jako trvalé usídlení. Mapování bylo prvním krokem k zajištění toho, aby projekt zůstal zaměřen na humanitární potřeby. Závazek projektu k otevřenému přístupu znamenal, že všechna vygenerovaná data a snímky budou volně dostupná. To rozšířilo dosah projektu i mimo Kakumu a podpořilo začlenění uprchlíků

Díky své činnosti v terénu v Keni vnesl tým HOT do projektu lidský rozměr. Samotný sběr dat byl veden pouze místními obyvateli, od představení projektu až po létání s drony, a uprchlíci v táboře pomáhali ručně identifikovat prvky v oblasti. Týmy HOT použily drony, aby pořídily letecké snímky s vysokým rozlišením a provedly s kartografy z řad uprchlíků validaci v terénu. Nejdůležitější však bylo, že vyškolili a motivovali členy uprchlického tábora, čímž proměnili sběr dat v zapojení komunity.

Uprchlíci se stali kartografy, tlumočníky a správci svého vlastního prostředí, a vytvářeli tak data o skutečném stavu. Jejich místní znalosti přidaly hloubku a přesnost, což jim umožnilo převzít odpovědnost za proces. Tým HOT ručně označil 16 km² snímků a vytvořil tak bohatou tréninkovou datovou sadu pro vývoj umělé inteligence, kterou lze průběžně aktualizovat podle vývoje tábora.

„Umělá inteligence byla primárně využívána pro porovnávání vzorců a úsporu času. Pomohlo nám to najít v datech signály, které by bylo obtížné odhalit ručně,“ říká Dr. Gupta.

Na základě bohatého souboru snímků s komunitními značkami, které byly shromážděny v uprchlickém táboře, vyvinul tým AI For Good Lab společnosti Microsoft pokročilé modely strojového učení s využitím cloudových služeb Azure. Tyto modely byly trénovány tak, aby přesně identifikovaly širokou škálu prvků – budovy, hygienická zařízení, solární panely pouličního osvětlení a střech a prvky elektrické sítě, jako jsou sloupy a vedení – odrážející rozmanitou a nepravidelnou topografii tábora.

Díky využití místních odborných znalostí a umělé inteligence se týmu podařilo překonat výzvy spojené s jedinečnými strukturami uprchlického tábora a umožnit tak rychlou analýzu a rozpoznávání vzorců, které by bylo obtížné provést ručně. Všechny modely a datové sady byly zveřejněny jako otevřený zdrojový kód na GitHub, což umožnilo vývojářům, výzkumným pracovníkům a humanitárním organizacím po celém světě navázat na tuto práci a přizpůsobit ji pro další komunity v nouzi.

Svědectví o možnostech

Tento projekt mapování s otevřeným zdrojovým kódem ukazuje, jak může spolupráce pomoci vytvořit pevný základ pro udržitelný rozvoj. Vzhledem k tomu, že se hranice města Kakuma postupně měnily, stala se přesná prostorová data kritickými pro dlouhodobé plánování a poskytování služeb v celém městě a okolních osadách, což zajistilo, že veškerá budoucí rozhodnutí o připojení nebo integraci budou vycházet z reality.

GitHub je místo, kde začíná další kapitola tohoto projektu – propojení vývojářů, občanských technologů a datových vědců s reálnými humanitárními výzvami. A vše, co se podařilo naučit, se stalo součástí globální znalostní báze pro pomoc uprchlíkům. Díky otevřenému sdílení tohoto kódu jej může kdokoli a kdekoli vylepšovat a využívat k prospěšným účelům. Příběh uprchlického tábora Kakuma je důkazem toho, co je možné, když se humanitární vize spojí s inovací.