Штучний інтелект виявляє; ожиріння на Картах Google
Скажи мені, де ти живеш, я скажу, скільки ти важиш! Двоє дослідників з Вашингтонського університету розробили алгоритм, який дозволяє виявити рівень ожиріння серед населення на основі його міського середовища. Їх інструмент аналізує карти Google Maps та "цікаві місця", щоб співвідносити середню вагу людей із щільністю житла, наявністю зелених насаджень або спортивних споруд.
Перебуваючи поруч 40% американського населення вважається ожирінням, (що еквівалентно 130 мільйонам людей), вчені продовжують ламати мозок, щоб зупинити цю епідемію. Одним із напрямків досліджень є пов’язання соціально-економічного та міського середовища населення із показниками надмірної ваги. Ми це давно знаємо заможніші люди менш схильні до ожиріння, але що є й інші фактори. Однак дослідження з цього питання, як правило, дають суперечливі результати.
Саме це спонукало двох дослідників з Вашингтонського університету розробити алгоритм, який може співвіднести міську тканину з вагою мешканців. Штучний інтелект зміг "передбачити", в яких районах спостерігається найвищий рівень ожиріння базується на плануванні шести великих міст США та даних попередніх досліджень причин надмірної ваги.
Боротьба з ожирінням, район за районом
Не дивно, що найбільш очевидною кореляцією, яку підкреслює алгоритм, є низький рівень ожиріння в заможних районах. Але коли це упередження залишається осторонь, дослідники виділяють інші більш цікаві співвідношення. Отже, кількість будівель, тип проживання або наявність інфраструктури та послуг, пов’язаних зі здоров’ям, добробутом та спортом, - все це фактори, що впливають на вагу мешканців.
Цікавість цього відкриття дозволяє виявити менш заможні райони, чия міська архітектура обмежує збільшення ваги. Цей ШІ справді може допомогти уточнити політику боротьби з ожирінням, але, на жаль, його не можна застосовувати в містах інших країн через помітні відмінності у розвитку міст. Однак, за оцінками, епідемія ожиріння в усьому світі зростає, вражаючи майже 2,2 мільярда людей, або близько 30% населення світу.
Однак один елемент здається повторюваним у дослідженнях, що проводяться у місті та вазі: це використання автомобіля. Міський планувальник Джефф Спек, який написав "Прохідне місто: Як центр може врятувати Америку, крок за кроком", дійшов висновку, щоміста, що надають перевагу моторизованим транспортним засобам, негативно впливали на вагу мешканців. "Ми змогли довести, що міста з найвіддаленішими передмістями і з найменшим вибором для прогулянок були містами з найвищим рівнем ожиріння", - заявив він після картографування сотень міст у світі.
Виховувати ШІ
Для досягнення цього результату Айяша Махарана та Елейн Оканьєне Нсоєсі використовували RNC або згорткову нейронну мережу. Ця система вже використовується для візуального розпізнавання. Щоб навчити нейронну мережу виявляти конкретні міські райони, вони її дали 150 000 супутникових знімків із Google Maps і Street View. Ретельно проаналізувавши карти, ШІ зміг виявити наявність бульварів чи невеликих вулиць, будинків чи будівель, або навіть гавані, пляжів та басейнів. Всі ці елементи можуть вказувати на можливості фізичних навантажень. Далі дані були доповнені додаванням тисяч "визначних місць", перерахованих Картами та згрупованих у 96 категорій, таких як наявність зелених насаджень, тренажерних залів, продуктових магазинів і навіть зоомагазинів. Як те, що прогулянки з собакою - це все ще трохи спорту.