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2015年，「聯合國永續發展目標方案」設定要在2030年前消滅貧窮。但目前為止，在地經濟調查十分稀少，比較貧窮的國家由於缺乏資源來收集精確的資料，調查結果有時很不可靠。
美國史丹福大學地球系統科學系助教授柏克說：「不收集資料，怎麼曉得是不是已經消滅貧窮？就像設定減重目標卻沒有磅秤來知道是否有進展。」
從外太空看回來，地球上夜裡比較明亮的地方
世界銀行先前用「夜間燈光」地圖測量非洲各地區所得不平等的情況。柏克團隊藉此研發一種比現有一切方法更能觀察╱預測貧窮的機器學習運算（machine learning）。
團隊將三種數據輸入電腦：夜間照明
接著，以「移轉學習法」訓練機器運算：先結合夜燈與日間影像。電腦於是繪製道路、都市、水道、農地分布，然後尋找關係：有房有車之處燈光多於荒涼之地。
其次，電腦消臺東縣太麻里鄉幼兒美語老師化實地調查數據，與這些關係對照覆核，而得知汽車較多之地也是實地調查裡家戶支出較高之地。最後，電腦模式消化這所有資料，配合地圖，提出預測，補足沒有良好數據之地的缺漏。
迄今為止，團隊精確評估家戶消費與資產財富的比率超過一半。團隊說，他們們的方法比單獨使用衛星影像或家戶調查資料更有效。
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