Опубликовано 03 сентября 2018, 12:23

Ожирение населения оценили даже из космоса

Ожирение населения оценили даже из космоса

© Julia Feluz/Getty Images

Искусственный интеллект оценил степень ожирения жителей отдельных районов США по спутниковым фотографиям. Для этого алгоритм использовал не снимки отдельных людей, а другие данные, такие как распределение зданий и деревьев на местности. Результаты работы изложены в журнале JAMA Network Open.

Некоторые проблемы общественного здравоохранения настолько велики, что их можно увидеть из космоса. В новой работе ученые использовали метод глубокого обучения нейросетей для того, чтобы анализировать спутниковые данные о четырех жилых районах в США. Для этого использовались данные о городской среде, причем как естественной, так и искусственной: наличие парков, расположение дорог, пешеходных переходов, разнообразие типов домов и так далее.

Источником данных стали фотографии 1695 микрорайонов Лос-Анджелеса, Мемфиса, Сан-Антонио и Сиэтла из сервиса Google Maps — всего порядка 150000 снимков. Из этих изображений нейросеть извлекала данные о распределении растительности, положении дорог и наличии домов. Затем другой алгоритм сопоставлял полученную информацию с уровнем ожирения среди местного населения.

В результате создатели нейросети смогли оценить количество полных людей даже точнее, чем можно было бы сделать на основе числа спортзалов и ресторанов в исследованном районе. Также им удалось найти связь между параметрами планировки и доходом на душу населения.

Оценка степени ожирения населения районов Мемфиса по фотографиям со спутников

Оценка степени ожирения населения районов Мемфиса по фотографиям со спутников

© Maharana et al.

Эта информация может пригодиться урбанистам и городским архитекторам для того, чтобы эффективнее размещать социальную рекламу о здоровом образе жизни или находить наиболее подходящие места для магазинов «здоровой» пищи. Подобные методы оценки не смогут заменить традиционные, такие как опросы населения, но могут дополнить их, не требуя при этом больших затрат.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.