Dirbtinis intelektas, naudodamas palydovines nuotraukas, įvertino tam tikrų JAV rajonų gyventojų nutukimo laipsnį. Norėdami tai padaryti, algoritmas nenaudojo asmenų atvaizdų, bet kitų duomenų, pavyzdžiui, pastatų ir medžių pasiskirstymo rajone. Darbo rezultatai pristatyti žurnale „JAMA Network Open“.
Kai kurios visuomenės sveikatos problemos yra tokios didelės, kad jas galima pamatyti iš kosmoso. Naujame darbe mokslininkai pasitelkė giluminį nervų tinklo mokymąsi, norėdami analizuoti palydovų duomenis iš keturių JAV gyvenamųjų vietovių. Norėdami tai padaryti, mes panaudojome duomenis apie miesto aplinką - tiek natūralią, tiek dirbtinę: parkų buvimą, kelių buvimą, pėsčiųjų perėjas, įvairių tipų namus ir pan.
- „Salik.biz“
Duomenų šaltinis buvo 1695 Los Andželo, Memfio, San Antonijaus ir Sietlo apylinkių nuotraukos iš „Google Maps“paslaugos - iš viso apie 150 000 vaizdų. Iš šių vaizdų neuroninis tinklas išgavo duomenis apie augmenijos pasiskirstymą, kelių padėtį ir namų buvimą. Tada kitas algoritmas palygino gautą informaciją su vietinių gyventojų nutukimo lygiu.
Dėl to nervinio tinklo kūrėjai galėjo dar tiksliau įvertinti nutukusių žmonių skaičių, nei tai būtų galima padaryti remiantis sporto salių ir restoranų skaičiumi tyrimo zonoje. Jie taip pat sugebėjo rasti ryšį tarp planavimo parametrų ir pajamų vienam gyventojui.