pixel

ผู้พิทักษ์สิ่งแวดล้อมของตน

ระบบการทําแผนที่ของค่ายผู้ลี้ภัย Kakuma ได้รับการอัปเกรดจากการมีส่วนร่วมของผู้อยู่อาศัย
A bustling market scene with colorful fabric canopies overhead, motorbikes parked along the dirt pathway, and people walking and shopping among stalls selling clothes and household goods.

ในพื้นที่แห้งแล้งทางตะวันตกเฉียงเหนือของเคนยา ค่ายผู้ลี้ภัย Kakuma ได้เติบโตขึ้นเป็นชุมชนที่แผ่กิ่งก้านสาขาของผู้พลัดถิ่นกว่า 300,000 คนจากกว่า 20 ประเทศ ค่ายผู้ลี้ภัยแห่งนี้ก่อตั้งขึ้นครั้งแรกในปี 1992 เพื่อให้ที่พักพิงแก่คนหนุ่มสาวที่หนีมาจากสงครามในซูดาน เป็นค่ายที่ใหญ่ที่สุดในแอฟริกา ครอบคลุมพื้นที่ประมาณ 15 ตารางไมล์ (40 กม.) โดยมีผู้อยู่อาศัยจากซูดานใต้ โซมาเลีย และประเทศเพื่อนบ้านอื่นๆ

เป็นเวลาหลายปีแล้วที่แผนที่ของค่ายผู้ลี้ภัยล้าสมัยอย่างมาก ซึ่งเป็นอุปสรรคต่อการส่งมอบความช่วยเหลือ การวางแผนโครงสร้างพื้นฐาน และการตอบสนองต่อเหตุฉุกเฉิน แผนผังที่ไม่เป็นระเบียบของค่ายและประเภทที่พักพิงที่หลากหลายทําให้วิธีการทําแผนที่แบบดั้งเดิมทําได้ยาก แต่ความท้าทายนี้จุดประกายความร่วมมือที่น่าทึ่งซึ่งกําหนดนิยามใหม่ว่าเทคโนโลยีด้านมนุษยธรรมสามารถบรรลุอะไรได้บ้าง

“ฉันคิดว่าการทํางานร่วมกันเป็นกุญแจสําคัญ เพราะแต่ละคนมีสิ่งที่ไม่เหมือนใครมาเสนอ” Dr. Simone Fobi Nsutezo นักวิทยาศาสตร์การวิจัยประยุกต์ประจำ AI for Good Lab ของ Microsoft กล่าว

หัวใจสําคัญของความร่วมมือในการปรับปรุงระบบการทําแผนที่ของค่ายผู้ลี้ภัย Kakuma คือนวัตกรรมสามอย่างที่เป็นพื้นฐานสำคัญ พันธมิตรแต่ละคนมีสิ่งที่ไม่เหมือนใครมาเสนอและร่วมกันสร้างผลกระทบที่แท้จริง Hive ของ UNHCR ซึ่งเป็นห้องปฏิบัติการนวัตกรรมของสํานักงานข้าหลวงใหญ่ผู้ลี้ภัยแห่งสหประชาชาติได้อธิบายถึงปัญหาที่ค่ายผู้ลี้ภัยกําลังเผชิญอยู่ในขณะที่ทีม Humanitarian OpenStreetMap (HOT) ให้การรวบรวมข้อมูลภาคพื้นดินที่จําเป็นและการบูรณาการชุมชนที่สําคัญ

Aerial view of a sprawling refugee camp with rows of small, makeshift shelters and buildings, separated by a dirt road, under a partly cloudy sky in a dry, arid landscape.

ขยายผลกระทบผ่านการมีส่วนร่วมของชุมชน

พลังนําทางคือความปรารถนาที่จะทํางานที่มีความหมายอย่างแท้จริง ความหลงใหลในการสํารวจจากระยะไกลและภาพถ่ายดาวเทียม และเป้าหมายที่จะตอบสนองความต้องการของผู้ลี้ภัย การทําแผนที่ด้วยตนเองแม้จะมีคุณค่า แต่ก็ช้าและใช้แรงงานมาก แต่ทีม AI for Good Lab ของ Microsoft มองเห็นโอกาสสําหรับ AI และการแมชีนเลิร์นนิงที่จะช่วยมอบเครื่องมือที่ผู้ทําแผนที่ที่เป็นมนุษย์ต้องการให้พวกเขา

“เมื่อคุณฝึกโมเดลด้วยข้อมูลจํานวนเล็กน้อยแล้ว การคาดการณ์ในพื้นที่ใหม่จะเร็วมาก เรามีโค้ดโอเพนซอร์สสําหรับการทําแผนที่แผงโซลาร์เซลล์ อาคาร ประเภทหลังคา สิ่งอํานวยความสะดวกด้านสุขอนามัย และทุกคนสามารถใช้งานได้อย่างอิสระ” Dr. Amrita Gupta นักวิทยาศาสตร์วิจัยประยุกต์ประจำ AI for Good Research Lab ของ Microsoft กล่าว

ทีมทําแผนที่ HOT ได้จัดทําเอกสารตัวบ่งชี้การเข้าถึงไฟฟ้าที่มองเห็นได้ เช่น แผงโซลาร์เซลล์และสายไฟที่มีอยู่ในค่าย แม้ว่าไฟฟ้าส่วนใหญ่จะสร้างขึ้นเองในแต่ละอาคาร แต่ข้อมูลนี้ช่วยสร้างภาพที่ชัดเจนขึ้นว่าบริการที่จําเป็นสามารถดําเนินการได้ตามจริงที่ใด และเน้นช่องว่างในภูมิทัศน์โครงสร้างพื้นฐานที่กว้างขึ้น

เป้าหมายคือการช่วยให้ค่ายรู้สึกเหมือนเป็นที่พักพิงชั่วคราวน้อยลงและเป็นเหมือนการตั้งถิ่นฐานถาวรมากขึ้น การทําแผนที่เป็นขั้นตอนแรกในการสร้างความมั่นใจว่าโครงการยังคงมีพื้นฐานมาจากความต้องการด้านมนุษยธรรม ความมุ่งมั่นของโครงการในการเข้าถึงแบบเปิดหมายความว่าข้อมูลและภาพทั้งหมดที่สร้างขึ้นจะพร้อมใช้งานได้อย่างอิสระ สิ่งนี้ขยายขอบเขตไปไกลกว่า Kakuma และสนับสนุนการมีส่วนร่วมของผู้ลี้ภัย

มันคือชุมชนทั้งหมด เราไม่ลืมใครเลย
Akso Kaposho Mupenzi
ผู้สนับสนุนแผนที่และผู้ลี้ภัย

ด้วยปฏิบัติการภาคพื้นดินในเคนยา ทีม HOT ได้นําความเป็นมนุษย์เข้ามา กิจกรรมการรวบรวมข้อมูลจริงนําโดยชาวบ้านทั้งหมด ตั้งแต่การแนะนําโครงการไปจนถึงการบินโดรน และผู้ลี้ภัยในค่ายช่วยระบุคุณลักษณะในพื้นที่ด้วยตนเอง ทีม HOT บินโดรนเพื่อจับภาพทางอากาศความละเอียดสูงและดําเนินการตรวจสอบภาคสนามกับผู้ทําแผนที่ผู้ลี้ภัย พวกเขาฝึกอบรมและให้อํานาจแก่สมาชิกของค่ายผู้ลี้ภัย และเปลี่ยนการรวบรวมให้ข้อมูลเป็นการมีส่วนร่วมของชุมชน

ผู้ลี้ภัยกลายเป็นผู้ทําแผนที่ ล่าม และผู้พิทักษ์สภาพแวดล้อมของตนเอง โดยสร้างข้อมูลความจริงภาคพื้นดิน ความรู้ในท้องถิ่นของพวกเขาช่วยเพิ่มมิติและความถูกต้อง ทําให้พวกเขาเป็นเจ้าของกระบวนการเอง ทีมงาน HOT ติดแท็กภาพด้วยตนเอง 10 ตารางไมล์ (16 กม.²) และสร้างชุดข้อมูลการฝึกที่สมบูรณ์สําหรับการพัฒนา AI ที่สามารถปรับให้เป็นปัจจุบันได้ตามการเปลี่ยนแปลงของค่าย

“AI ถูกใช้เป็นหลักในการจับคู่รูปแบบและประหยัดเวลา ช่วยให้เราค้นหาสัญญาณในข้อมูลที่ยากต่อการสังเกตด้วยตนเองได้” Dr. Gupta กล่าว

AI for Good Lab ของ Microsoft ได้พัฒนาโมเดลแมชีนเลิร์นนิงขั้นสูงโดยใช้บริการคลาวด์ของ Azure และใช้ภาพที่สมบูรณ์และติดแท็กโดยชุมชนที่รวบรวมไว้ในค่ายผู้ลี้ภัย โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนให้ระบุคุณสมบัติที่หลากหลายได้อย่างแม่นยํา เช่น อาคาร กลุ่มอาคารด้านสุขอนามัย แผงโซลาร์เซลล์ของไฟถนนและหลังคา และองค์ประกอบของเครือข่ายพลังงาน เช่น เสาและสายไฟ ซึ่งสะท้อนถึงภูมิทัศน์ที่หลากหลายและไม่สม่ําเสมอของค่าย

ด้วยการใช้ประโยชน์จากทั้งความเชี่ยวชาญในท้องถิ่นและ AI ทีมงานสามารถเอาชนะความท้าทายที่เกิดจากโครงสร้างที่เป็นเอกลักษณ์ของค่ายผู้ลี้ภัยทําให้สามารถวิเคราะห์ได้อย่างรวดเร็วและจดจํารูปแบบที่ยากต่อการบรรลุด้วยตนเอง โมเดลและชุดข้อมูลทั้งหมดได้รับการเผยแพร่เป็นโอเพ่นซอร์สบน GitHub ซึ่งช่วยให้นักพัฒนา นักวิจัย และองค์กรด้านมนุษยธรรมทั่วโลกสามารถต่อยอดงานนี้และปรับให้เข้ากับชุมชนอื่นๆ ที่ต้องการความช่วยเหลือได้

ข้อพิสูจน์ถึงความเป็นไปได้

โครงการแผนที่โอเพนซอร์สนี้แสดงให้เห็นว่าการทํางานร่วมกันสามารถช่วยสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งสําหรับการพัฒนาที่ยั่งยืนได้อย่างไร ในขณะที่เขตเทศบาลของเมือง Kakuma มีการเปลี่ยนแปลงไป ข้อมูลเชิงพื้นที่ที่แม่นยําได้กลายเป็นสิ่งสําคัญสําหรับการวางแผนระยะยาวและการส่งมอบบริการทั่วทั้งเมืองและการตั้งถิ่นฐานโดยรอบ ทำให้แน่ใจได้ว่าการตัดสินใจผนวกหรือบูรณาการในอนาคตนั้นมีพื้นฐานมาจากความเป็นจริง

GitHub คือจุดเริ่มต้นของบทต่อไปของโครงการนี้ โดยเชื่อมโยงนักพัฒนา นักเทคโนโลยีภาคประชาชน และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเข้ากับความท้าทายด้านมนุษยธรรมในโลกแห่งความเป็นจริง และทุกสิ่งที่ได้เรียนรู้ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของฐานความรู้ระดับโลกสําหรับการช่วยเหลือผู้ลี้ภัย ด้วยการแบ่งปันโค้ดนี้อย่างเปิดเผย ทุกคนและทุกที่จะสามารถต่อยอด ปรับปรุง และใช้เพื่อสร้างความแตกต่างได้ เรื่องราวของค่ายผู้ลี้ภัย Kakuma เป็นข้อพิสูจน์ถึงความเป็นไปได้เมื่อวิสัยทัศน์ด้านมนุษยธรรมมาบรรจบกับนวัตกรรม

ไม่มีใครรู้จักชุมชนดีไปกว่าผู้คนที่อาศัยอยู่ที่นั่น AI ไม่ได้มาแทนที่พวกเขา แต่มาขยายขีดความสามารถให้
Juan M. Lavista Ferres
ผู้อํานวยการห้องปฏิบัติการ AI For Good Lab, Microsoft