Искусственный интеллект создал продвинутую карту ожирения
Ученые использовали искусственный интеллект, чтобы получить актуальную карту. Анализу подверглись спутниковые снимки высокого разрешения (искусственный интеллект познакомили с 1,2 миллиона изображений). Компьютер научился различать постройки, дороги, зеленые зоны, то есть всю инфраструктуру изучаемого района. Особое значение придавалось «точкам интереса» — заправочным станциям, торговым центрам, паркам, зоомагазинам, ресторанам фастфуда.
При этом фото местных жителей не требовались. Программа фиксировала, используя сложные алгоритмы, где и как часто бывают люди, как факторы городской среды связаны с ожирением населения. Оказалось, особенности городской среды объясняли в среднем 64,8% случая распространения ожирения в изученных районах.
К примеру, в районах, где много зеленых зон, а также открытой местности для прогулок и занятий спортом, уровень ожирения ниже, чем в районах с «плотной» застройкой и множеством дорог, где нет парков и скверов.
Ученые использовали искусственный интеллект, чтобы получить актуальную карту. Анализу подверглись спутниковые снимки высокого разрешения (искусственный интеллект познакомили с 1,2 миллиона изображений). Компьютер научился различать постройки, дороги, зеленые зоны, то есть всю инфраструктуру изучаемого района. Особое значение придавалось «точкам интереса» — заправочным станциям, торговым центрам, паркам, зоомагазинам, ресторанам фастфуда.
При этом фото местных жителей не требовались. Программа фиксировала, используя сложные алгоритмы, где и как часто бывают люди, как факторы городской среды связаны с ожирением населения. Оказалось, особенности городской среды объясняли в среднем 64,8% случая распространения ожирения в изученных районах.
К примеру, в районах, где много зеленых зон, а также открытой местности для прогулок и занятий спортом, уровень ожирения ниже, чем в районах с «плотной» застройкой и множеством дорог, где нет парков и скверов.
