ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ У ДОСЛІДЖЕННІ МІГРАЦІЙНИХ ПРОЦЕСІВ

Abstract

У статті здійснено теоретичне ана- лізування можливостей використання інструментів штучного інтелекту для дослідження міграцій та процесів, пов’яза- них із нею; зазначено, що завдяки вмінню оперативно аналізувати значні масиви даних із різноманітних джерел штучний інтелект створює нові перспективи для дослідження, виявлення закономірностей та передбачення міграційних процесів. Алгоритми штучного інтелекту здатні моделювати потенційні сценарії перемі- щення населення, аналізувати настрої у соціальних мережах, визначати групи ризику та формувати рекомендації для політики міграційного управління. Було також досліджено деякі приклади застосування штучного інтелекту для аналізу та прогнозування міграційних процесів, які нині вже практично вико- ристовуються. Зокрема, розглянуто проєкт IBM Watson AI for Social Good, спрямований на використання потенці- алу штучного інтелекту для розв’язання ключових соціальних викликів – кліма- тичних змін, зростання рівня бідності, питання охорони здоров’я та міграційних процесів; GEMINI (Geospatial and Temporal Data for Migration Information), що також є сучасним інструментом для прогнозу- вання міграційних потоків, який поєднує геопросторові та часові дані й застосо- вує алгоритми машинного навчання для обробки інформації в режимі реального часу; дослідження платформ Flowminder і WorldPop продемонструвало, що вони використовують анонімізовані мобільні дані, супутникові зображення та статис- тику для прогнозування як внутрішньої, так і зовнішньої міграції, особливо в умо- вах криз – збройних конфліктів, стихійних лих або епідемій, що сприяє можливому оперативному реагування на надзвичайні ситуації; UN Global Pulse – інноваційна ініціатива Організації Об’єднаних Націй, є прикладом практичного використання інтелектуальних технологій у міжнарод- ній політиці та глобальному управлінні; Data-Pop Alliance активно використовує можливості великих даних і машинного навчання для прогнозування міграційних процесів у кризових ситуаціях, також аналізує мобільні дані для відстеження переміщення населення в реальному часі тощо. The article conducted a theoretical analysis of the possibilities of using artificial intelligence tools for the study of migration and processes related to it; It is stated that thanks to the ability to quickly analyze significant data ranges from various sources, artificial intelligence creates new prospects for research, identification of patterns and prediction of migration processes. Artificial intelligence algorithms are capable of modeling potential scenarios for the movement of the population, analyzing social networks, identifying risk groups and forming recommendations for migration management policies. Some examples of artificial intelligence have been investigated to analyze and forecast migration processes that are already practically used today. In particular, the IBM Watson AI for Social Good’s project is considered to use the potential of artificial intelligence to solve key social challenges, including climatic changes, poverty increase, health care issues and migration processes; Gemini (Geospatial and Temporal Data for Migration Information), which is also a modern tool for predicting migration flows that combines geospatial and time data and uses machine learning algorithms for real-time information processing; The research of Flowminder and WorldPop platforms has demonstrated that they use anonymized mobile data, satellite images and statistics to predict both internal and external migration, especially in crises – armed conflicts, natural disasters, or epidemics that contribute to possible emergency response; UN Global Pulse, an innovative initiative of the United Nations, is an example of practical use of intellectual technologies in international politics and global management. Its activities contribute to the transition to proactive management of migration processes, reducing the negative effects of crises and focusing on human-centric decisions; DATA- POP Alliance actively uses the capabilities of large data and machine learning to predict migration processes in crisis situations. In particular, the organization analyzes mobile data to track the movement of the population in real time, which is especially important during natural disasters or armed conflicts.