Штучний інтелект повинен виявити ожиріння з космосу
Дослідники мають штучний інтелект, який досліджує природу житлових районів США у чотирьох великих містах за допомогою супутникових знімків Google Maps. Потім вони порівнюють дані зі статистикою ожиріння - і виявляють зв’язки.
Дослідження штучного інтелекту іноді виглядають як пісочниця для статистиків. Майже здається, ніби скрізь є зв’язки, якщо нейронна мережа живиться лише достатніми даними. Експериментувати запрошує дуже чутливе розпізнавання зразків.
Дослідники ШІ з Університету Вашингтона в Сіетлі зробили досить незвичну спробу співвіднесення. Вони використовували систему ШІ для прогнозування рівня ожиріння в районах Мемфіса, більшої частини Сіетла, Сан-Антоніо та Лос-Анджелеса за допомогою супутникових знімків. Зазвичай такі дані збираються шляхом опитування.
Дослідники мали заздалегідь підготовлений ШІ, що спеціалізується на аналізі зображень, аналізуючи 150 000 супутникових знімків з Google Maps. На знімках вона вивчила склад житлових приміщень районів міста, наприклад, існуючі зелені насадження, кількість вулиць або тип будівель та позначила їх (див. Малюнок на обкладинці).
Також були враховані записи Google для цікавих місць, у тому числі ті, які на перший погляд не мають нічого спільного з вагою тіла, наприклад, зоомагазини.
Дослідники припустили, що навіть на перший погляд невід'ємні місця можуть мати щось спільне з ожирінням. Наприклад, згаданий зоомагазин може означати, що на території є більше домашніх тварин, які переїжджають своїх господарів.
Далі дані порівнювали з офіційною статистикою ожиріння в околицях.
Зліва ви можете побачити оцінку AI ожиріння на основі інформації Google Maps. Дані офіційного опитування візуалізуються праворуч. Чим темніше, тим жирніше. Немає даних щодо сірих зон. Зображення: Університет Вашингтона
Результат: середовище існування та ожиріння пов’язані
Результати дослідження показують, на думку дослідників, "вагомі та послідовні докази того, що середовище існування є важливим показником поширеності ожиріння". Теза, яка, на думку дослідників, була в приміщенні вже давно, але ще не була чітко доведена.
Що приносять ці знання? Містобудівники можуть використовувати дані, щоб визначити, наприклад, в якому районі необхідні додаткові заохочення для фізичних навантажень або ресторани з більш здоровою їжею, пишуть дослідники.
Зліва щільно забудована територія з досить товстими людьми, праворуч багато зелених насаджень з досить стрункими людьми. Зображення: Університет Вашингтона
Підтримка ШІ також може зменшити витрати на статистичні опитування, оскільки алгоритми роблять дорогі опитування на місці зайвими.
Супутниковий аналіз також показує взаємозв'язок між доходами домогосподарств та ожирінням, які, в свою чергу, можуть бути пов'язані з житловим районом - наприклад, у бідних районах може бути менше тренажерних залів чи інших спортивних споруд. Подальші дослідження повинні сильніше диференціювати такі стосунки.