세네갈에서 토착 지식 체계의 AI 개발 통합: 서아프리카 맥락을 위한 프레임워크

세네갈의 토착 지식 체계(IKS)는 수세기에 걸쳐 발전한 전통적인 지혜, 관행, 지식의 풍부한 원천으로, 환경 관리, 건강 관리 및 농업 생산성에 대해 독특한 관점을 제공합니다. 혼합 방법론을 사용하여 이해관계자들과의 질적 인터뷰와 세네갈에서 진행 중인 기존 AI 프로젝트에 대한 정량적 데이터 분석을 결합했습니다. 인터뷰 전사본에 대한 주제 분석은 IKS와 AI 적용 요구와 관련된 공통 주제를 확인했습니다. 분석 결과, 전통 생태 지식이 기후 변화 조건하에서 작물 수확량을 예측하는 AI 모델을 크게 향상시켜 기존 방법에 비해 정확도가 최대 20% 향상됨을 보여주었습니다. 본 연구는 IKS를 AI 개발에 통합하는 것이 문화 유산을 보존할 뿐 아니라 지역 문제 해결에 AI 솔루션의 실용적 효용성을 높인다고 결론지었습니다. 정책 입안자들을 위한 권고사항으로는 토착 지식의 국가 데이터베이스 개발, 전통 치유사와 기술 개발자 간의 파트너십 구축, 정기적 업데이트를 통한 적합성과 효율성 확보가 포함됩니다. 모델 추정은 =argmin_ᵢ (yᵢ, f_ (xᵢ) ) +₂² 를 사용했으며, 성능 평가는 샘플 외 오류를 사용하여 이루어졌습니다.