世界上還41億人未使用網路，Facebook創辦人佐伯格過去兩年對投入免費上網計畫Internet.org不遺餘力，今日發布製造無人機原型的照片。不過，雖然有低價WiFi、太陽能無人機、衛星等方式傳遞網路到偏遠地區，但是世界上人口密度集中又沒有網路的地區到底在哪裡？這個看似簡單的問題卻不好回答。
Facebook連網實驗室（Connectivity Lab）決定用人工智慧技術解決這個問題，推出一份精確的全球人口分布地圖，使用高解析度衛星圖片，並用深度學習來標出圖片中的每個房子，找出人口分布在哪些區域之後，再選擇要用哪種方式來發送網路，將會更有效率。
（圖說：Facebook決定推出人口詳細分布地圖，協助他們辨識人口密度集中又無網路的地區。圖片來源：Facebook連網實驗室。）
太陽能無人機要來了
Internet.org跟各大科技公司合作，希望開發新的技術，把網路舖向全球各地的角落。有幾種方式讓網路帶到世界各地，包括把較低價的WiFi帶到偏遠村落、透過太陽能無人機提供網路服務、甚至是要發射衛星讓非洲能收得到網路等等。
佐柏格說，我們每週都在進行太陽能無人機「Aquila」的原型設計測試，現在正為了第一版測試無人機做緊密的準備，機翼約139英呎，中心部分約為10.8英呎寬。未來Aquila機翼能做太陽能充電，將能讓它在空中飛行三至六個月，並且在任何天氣條件都能運作。而先前公布能把資料從空中傳送到地面的長途資料傳輸技術「雷射通訊技術」，也將會在這款無人機當中出現。
（圖說：Facebook創辦人佐伯格今日釋出無人機Aquila原型的設計照片。圖片來源：Facebook佐伯格臉書。）
用人工智慧找出哪裡需要網路
Facebook連網實驗室總監馬奎爾（Yael Maguire）說，目前世界上最好的人口資料是哥倫比亞大學，但也只能看到1公里解析度的資料，仍然不夠詳細。「我們想知道城市以外的地區的人口分布，但資訊非常不足。」
於是一年前，連網實驗室跟Facebook的人工智慧、資料科學部門，以及第三方衛星資料單位DigitalGlobe’s Geospatial Big Data合作，找出20個國家過去五年的高解析度圖像資料（每像素50公分），覆蓋約2160萬平方公里，資料量共350TB，人工智慧團隊處理了146億筆圖像資料。最後用深度學習演算法教會機器如何從圖片中辨別人類居住的區域，分析的精準度超過90％，希望能建立5公尺解析度的圖像資料。
團隊用以下步驟建立詳細的人口地圖：
- 劃分出30公尺乘以30公尺的區域，當作候選區域，此舉可以先排除包括水和沙漠等無人的地區。
- 再使用Facebook的圖像辨識引擎和深度學習演算法卷積深經網絡（Convolutional Neural Network, CNN），找出圖像的特徵。
- 人類被標記在候選區域的一小部分，為了訓練和優化在不同的地理區域的各種類別，建立模型，在衛星圖像中找出人類所居住的區域。
Facebook也會跟哥倫比亞大學合作，為國際地球科學資訊網絡建立一份整合人口資料的資料集，將在今年公開這些資料，讓其他人也能使用這份人口資料。
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資料來源：Facebook佐伯格臉書、Facebook連網實驗室、TechCrunch、Wired、The Verge。
