テキサスの学生、ドローンと機械学習を駆使したインフラ調査を実施

/

南メソジスト大学の研究チームがドローンや機械学習ソフトウェアを使用し、ダラス周辺のインフラストラクチャの実態を調査、62の地域を「深刻なインフラ不足」と特定した。

データ管理ソフトウェア「Clowder」の開発に携わったMinsker教授を軸に、土木工学専攻の学生20名が研究に当たった。ドローン、スマートフォンアプリや人工知能などを駆使しデータを収集。加えて地元の人々とグループディスカッションをするなど生の声も集めた。

▼調査結果

  • 低所得者層は高所得者層に比べ、最大3.5倍インフラ不足

  • 黒人が多い地域は白人が多い地域に比べ、最大4.6倍インフラ

  • ヒスパニック系住民の多い地域は白人が多い地域に比べ、最大3.5倍インフラ不足

  • インフラ不足が深刻な地域は、高速I-30の南部（市の南部）に集中

  • ダラス近郊地域で共通して改善が必要な項目は、歩道、街路樹、食料の入手、医療サービスへのアクセスなど。

▼インフラ不足が深刻な地域

▼住民の人種構成（市南部の濃い赤色地帯は「深刻なインフラ不足地域」）