استخدم بنك Greater DC Diaper Bank المتخصص لحفاظات الأطفال نموذجًا للتعلم الآلي. وهو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي. صممته شركة IBM لاستخراج وتنظيم البيانات المجهولة من قوائم المزايا الحكومية. وأكواد الضرائب المحلية، وبيانات التوزيع الداخلي. والتعداد السكاني للتنبؤ بالمناطق ذات الحاجة القصوى للحفاضات . وقد ساعد هذا النموذج المنظمة غير الربحية على تحديد الأحياء التي تعاني من نقص، والعثور على شركاء توزيع جدد. وجذب المزيد من الاهتمام إلى النقص بطرق تأمل فاسيت أن تصبح يومًا ما معيارًا على مستوى البلاد.

وتقول: "سيكون الناس قادرين على رؤية المشكلة وفهمها بطريقة لم نتمكن من القيام بها من قبل".

تقول كاسي فاسيت، مديرة الشراكات والتأثير في بنك Greater DC Diaper Bank، الذي يوزع ملايين الحفاضات على الأسر ذات الدخل المنخفض كل عام: "في البداية، لم أكن متأكدًا من أننا نحتاج بالفعل إلى الذكاء الاصطناعي". تقدم فاسيت لأول مرة بطلب إلى الذكاء الاصطناعي التابع لشركة IBM. حاضنة للتأثير الاجتماعي "فقط لمجرد نزوة" في الوقت الذي تركت فيه مشكلات سلسلة التوريد وارتفاع الأسعار العديد من الأسر الأمريكية تكافح من أجل تخزين الحفاضات.