Jordbrukets strukturomvandling i Afrika söder om Sahara studerat med hushållsdata, satellitbilder och maskininlärning A Bird’s-Eye View on Agricultural Transformation in sub-Saharan Africa: An analysis of living standards indicators The last major area in the world where poverty and all of its related issues seem intractable is sub-Saharan Africa. It has long been a problem that fundamental and detailed data regarding development indicators and their distribution over space and time and among different segments of the population are unavailable. This is especially a concern in rural areas and among the farming population. In this project we address longstanding and unresolved questions in development research regarding the distributional effects of rural transformations, poverty and production levels. We do this through an innovative framework featuring a new application of artificial intelligence techniques. More precisely, we apply machine learning to satellite imagery along with more conventional panel survey data. This is the first study of its kind and combines expertise from distant disciplines such as physics, development research and remote sensing in a cross-disciplinary effort.This innovative approach will also provide a real-life contribution to addressing a practical problem of collecting statistics on the ground in developing countries that lack infrastructure or administrative resources. The project hence will be able to fill the data-collection needs inherent in monitoring a number of the Sustainable Development Goals. Detta projekt syftar till att förbättra kunskapen om hur den afrikanska landsbygden och särskilt jordbruket har förändrats sedan millennieskiftet och hur det påverkat bland annat fattigdomen i regionen. Vi utvecklar nya metoder anpassade från bland annat ansiktsigenkänning, tillämpade på detaljerade satellitbilder över olika afrikanska regioner. Syftet är att genom maskininlärning träna en algoritm att känna igen byar som t ex är fattiga eller byar där jordbruksproduktionen ökar. Eftersom satellitbilder är yttäckande till skillnad från urvalsstudier och eftersom samma område täcks in flera gånger per år kan vi följa utvecklingen över tid och rum på ett helt nytt sätt. För att lära en algoritm att känna igen objekt krävs extremt stora mängder träningsdata. Sådana har byggts upp av t ex Google (GoogleLeNet) och innehåller miljontals bilder och kategorier. Problemet är att dessa bilddatabaser innehåller begränsad information om kategorierna som är intressanta här. De är heller inte anpassade för det fågelperspektiv som satellitbilder medför.Vår lösning bygger bland annat på konceptet ”transfer learning”. Det betyder att algoritmen lär sig kunskap att stegvis och från olika källor. Processen liknar mycket hur människor lär sig – stegvis och genom exempel. I ett första steg lär vi algoritmen så mycket som möjligt från stora bilddatabaser. Därefter förs processen vidare genom träning på satellitbilder som innehåller information om t ex vegetation och nattbelysning på jordklotet. I det här steget lär sig algoritmen att koppla samman tidigare kunskap med faktorer som kan kopplas till jordbruksproduktion och fattigdomsnivåer. Förutom satellitbilder har projektet tillgång till stora mängder hushållsdata varifrån etiketter som ”fattig” eller ”icke-fattig” kan skapas som stöd för inlärningsprocessen.När sedan en tidigare osedd satellitbild matas in kommer den tränade algoritmen att kunna avgöra ifall ett område är fattigt eller välmående eller hur stor jordbruksproduktionen är i området. Algoritmen kan vidare appliceras på satellitbilder från olika tidsperioder och därmed bidra med kunskap om hur regionen utvecklats.Maskininlärning bygger på studiet av statistiska samband eller korrelationer. Vid en orsaksanalys är tidsföljden fundamental, medan en korrelationsanalys inte tar någon hänsyn till denna. För att reda ut orsakssambanden, förlitar vi oss inte enbart på maskininlärning utan på ekonometriska metoder som är gjorda för statistisk analys av orsakssamband.Våra metoder tillåter oss att modellera lokala förhållanden och gå ner på en detaljnivå som tidigare inte varit möjlig; men vi kan också generalisera med bibehållen hänsyn till lokala variationer, vilket tidigare inte varit möjligt. Våra resultat kommer därför att vara relevanta för beslutsfattare på alla nivåer: lokala, regionala, nationella och till och med den globala nivån. FN:s globala hållbarhetsmål saknar t.ex. indikatorer för många av sina mål, också inom områdena livsmedelssäkerhet och -produktion eller fattigdom där vår forskning kommer att ha betydelse.