Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dependency, Data and Decolonisation: A Framework for Decolonial Thinking in Collaborative AI Research

論文の概要: Dependency, Data and Decolonisation: A Framework for Decolonial Thinking in Collaborative AI Research

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03212v2
Date: Wed, 27 Jul 2022 22:08:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-19 17:32:30.833811
Title: Dependency, Data and Decolonisation: A Framework for Decolonial Thinking in Collaborative AI Research
Title（参考訳）: 依存性、データ、デコロニゼーション:協調ai研究におけるデコロニアル思考のためのフレームワーク
Authors: Dennis Reddyhoff
Abstract要約: 西洋アカデミーの新植民地的、抽出的実践について、簡単な分析を行います。私は、Decolonial AIプラクティスに関する概念を導入し、それを調査フレームワークとして使用します。ウガンダのカンパラにおけるAirQoプロジェクトの簡単な事例について紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This essay seeks to tie together thoughts on the political economy of academia, the inequities in access to the academic means of production and decolonial practice in data empowerment. To demonstrate this I will provide a brief analysis of the neo-colonial, extractive practices of the Western Academy, introduce concepts around decolonial AI practice and then use these to form an investigative framework. Using this framework, I present a brief case study of the AirQo project in Kampala, Uganda. The project aims to deploy a low-cost air pollution sensor network across the city, using machine learning methods to calibrate these sensors against reference instruments, providing high-quality air pollution data at a far lower cost.
Abstract（参考訳）: このエッセイは、アカデミアの政治経済、生産の学術的手段へのアクセスの不平等、およびデータのエンパワーメントにおける植民地的実践に関する考えを結びつけようとしている。これを示すために、西洋アカデミーの新植民地的かつ抽出的実践を簡単に分析し、デコロニアルaiの実践に関する概念を紹介し、それらを調査的枠組みとして使用します。この枠組みを用いて,ウガンダのカンパラにおけるAirQoプロジェクトの簡単な事例研究を行う。このプロジェクトの目的は、低コストの大気汚染センサーネットワークを市内に展開することであり、機械学習を使ってこれらのセンサーを基準機器に校正し、高品質の大気汚染データを低コストで提供する。

関連論文リスト

Navigating the Smog: A Cooperative Multi-Agent RL for Accurate Air Pollution Mapping through Data Assimilation [1.692437325972209]
本稿では,自律型ドローンが空飛ぶ探偵として機能する,空気質マッピングの新しい手法を提案する。当社のソリューションでは、ダイナミックなクレジット割り当てを備えたリターン機能を採用しており、ドローンによる情報測定の優先順位付けを可能にしている。空気の質以外にも、このソリューションは山火事の検出や管理といった多様な環境問題に対処する可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-17T13:24:27Z)
Generative AI for Low-Carbon Artificial Intelligence of Things with Large Language Models [67.0243099823109]
ジェネレーティブAI(GAI)は、AIoT(Artificial Intelligence of Things)の二酸化炭素排出量を減らす大きな可能性を秘めている本稿では, 炭素排出量削減のためのGAIの可能性について検討し, 低炭素AIoTのための新しいGAI対応ソリューションを提案する。本稿では,Large Language Model (LLM) を利用したCO_2排出最適化フレームワークを提案し,このフレームワークにより,プラグ可能なLLMとRetrieval Augmented Generation (RAG) モジュールを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-28T05:46:28Z)
Opening the Black-Box: A Systematic Review on Explainable AI in Remote Sensing [51.524108608250074]
ブラックボックス機械学習アプローチは、リモートセンシングにおける知識抽出における主要なモデリングパラダイムとなっている。我々は、この分野における重要なトレンドを特定するための体系的なレビューを行い、新しい説明可能なAIアプローチに光を当てた。また,課題と将来的な研究方向性について,より詳細な展望を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-21T13:19:58Z)
A Material Lens on Coloniality in NLP [57.63027898794855]
植民地化は「公式」植民地化を超えて植民地の被害を継続することである。我々は、植民地性は暗黙的にNLPデータ、アルゴリズム、ソフトウェアに埋め込まれ、増幅されていると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-14T18:52:09Z)
In Consideration of Indigenous Data Sovereignty: Data Mining as a Colonial Practice [0.0]
本研究は、個人データソブリンティを取り入れることの必要性を強調している。この仮説を支持し、この問題に対処するために、CARE Principles for Indigenous Data Governanceが適用される。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-19T00:00:35Z)
DC-BENCH: Dataset Condensation Benchmark [79.18718490863908]
この研究は、データセットの凝縮に関する最初の大規模標準ベンチマークを提供する。それは、凝縮法の生成可能性と有効性を包括的に反映する一連の評価から成り立っている。ベンチマークライブラリは、将来の研究とアプリケーションを容易にするためにオープンソース化されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-20T03:54:05Z)
Participatory Action for Citizens' Engagement to Develop a Pro-Environmental Research Application [5.154521998635772]
ポーランドのスモッグに最も影響された地域の住民を対象に,参加型調査,芸術,デザイン活動を行った。参加型研究イベントは生態学のテーマを中心に行われ、環境保護的行動に関するフィールド研究を行うためのアプリケーションの設計に役立った。このアプリケーションは、ヨーロッパで最も密集した大気汚染センサーネットワークから大気質データを収集し、アプリ内の大気汚染の兆候を局所的なセンサーデータと整合させる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-08T12:20:45Z)
Jalisco's multiclass land cover analysis and classification using a novel lightweight convnet with real-world multispectral and relief data [51.715517570634994]
本稿では、LC分類と解析を行うために、新しい軽量(89kパラメータのみ)畳み込みニューラルネットワーク(ConvNet)を提案する。本研究では,実世界のオープンデータソースを3つ組み合わせて13のチャネルを得る。組込み分析は、いくつかのクラスにおいて限られたパフォーマンスを期待し、最も類似したクラスをグループ化する機会を与えてくれます。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-26T14:58:51Z)
IS-COUNT: Large-scale Object Counting from Satellite Images with Covariate-based Importance Sampling [90.97859312029615]
本研究では,大規模地形におけるオブジェクト数統計をサンプリングによって推定する手法を提案する。提案手法は,米国とアフリカ,ケニアの自動車,バングラデシュのレンガキルン,米国のスイミングプールの建物数の推定において,高い性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-16T18:59:29Z)
Semantic Workflows and Machine Learning for the Assessment of Carbon Storage by Urban Trees [3.7326934284216877]
本研究は、気候変動に関する政府間パネル(IPCC)のガイドラインに従って、アフリカの地域における炭素貯蔵量を推定する。我々の知る限りでは、気候変動に関する政府間パネル(IPCC)のガイドラインに従い、アフリカ各地の炭素貯蔵量を推定する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-22T01:30:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。