Znanstveniki ustvarili sistem umetne inteligence, ki prepozna debelost iz vesolja

Kako izgleda vaš sosed? Imate v okolici fitnes centre, parke, bazene? Ali pa ste obkoljeni s prometnimi ulicami, restavracijami s hitro prehrano, ali s slaščičarnami? Odgovor je, verjeli ali ne, veliko pomembnejši kot si morda predstavljamo. Debelost oz. prekomerna teža (ang. “obesity”) je kompleksen zdravstveni problem, na katerega vpliva kar nekaj faktorjev. Eden od njih je fizično, urbano okolje, v katerem živimo. Znanstveniki so s pomočjo uporabe umetne inteligence (“artificial intelligence”) in satelitskih posnetkov mest v ZDA ustvarili sistem, ki prepozna debelost kar iz vesolja.

“Odkrili smo metodo, ki med seboj povezuje prekomerno težo odraslih oseb in fizično okolje teh oseb na podlagi analize visokoresolucijskih satelitskih posnetkov”, pravijo člani ekipe znanstvenikov v svoji raziskavi. Raziskovalci iz Univerze v Washingtonu so s sistemom “convolutional neural network” (CNN) analizirali preko 150.000 posnetkov v visoki resoluciji – sistem, ki se uči sam in se uporablja za prepoznavanje vzorcev v setih podatkov. Podatki, ki so jih v sklopu raziskave obdelovali, so bili iz šestih mest: Bellevue, Seattle, Tacoma, Los Angeles, Memphis in San Antonio.

Nevrološko omrežje, ki ga je ekipa uporabili, je že bilo natrenirano na približno 1,2 milijona posnetkih – izkušnje, ki so pomagale analizirati grajeno okolje po mestih, v katerega so bile vštete ceste, zgradbe, drevesa, voda in zemlja. Kot dodatek so raziskovalci uporabili ocene odstotkov debelih ljudi iz projekta 500 Cities, na podlagi katerega so ustvarili model, ki je ključno prispeval k končnemu algoritmu. Ni prvič, da so znanstveniki naredili nekaj podobnega, vendar ekipa trdi, da je njihova tehnika najbolj napredna do sedaj.

Po njihovih podatkih so lastnosti okolja razložile skoraj 2/3 (64,8 %) variacije pojava debelosti po vseh območjih, ki so bila del raziskave. Raven natančnosti sistema je variral glede na mesto (najbolj natančen je bil v Memphisu s 73,3 %). Na sliki lahko vidimo ravno primer Memphisa, kjer je v zgornji vrsti prikazano območje zelenja in parkov, ki ni povezano z debelostjo in v spodnji vrsti, kjer vidimo povsem urbano okolje in rdečo barvo, kar pomeni večjo stopnjo debelosti.

Tovrsten “eye-in-the-sky” analize niso nikoli idealne, vendar raziskovalci samozavestno pravijo, da bi lahko njihov sistem ponudil enostavno orodje, ki pomaga pri študijah povezanih s tveganjem pred pojavom debelosti po ZDA. “Naš pristop jasno kaže na močno povezavo med debelostjo oz. pojavom debelosti in okoljem po vseh štirih regijah, kljub razlikam v mestih in vrednotah, ki jih živijo v določenih soseskah”, razlagajo avtorji.

Raziskovalci še pravijo, da so socioekonomski indikatorji kot je dohodek, prav tako zelo pomemben faktor, ki se skriva za povezavo, ki so jo odkrili. Podobne študije uporabljajo enak CNN sistem za identificiranje stvari kot je recimo revščina.