Цей ШІ передбачає поширеність ожиріння - аж до космосу

Супутник: Суомі-АЕС Датчик: VIIRS Дата: 9 квітня 2015 Опис: Дані з шести орбіт космічного корабля Суомі-АЕС були зібрані в цьому перспективному композиті південної Африки та навколишніх океанів. Тропічний циклон Joalane видно над Індійським океаном. Використані дані: Зображення було побудовано з шести орбіт даних поверхневого відбиття (rhos) із використанням смуг 671, 551 та 443 нм для червоного, зеленого та синього кольорів відповідно. Проекція: ближньо-перспективна проекція з 8300 кілометрів вище 50 на південь на 40 сходу Деталі проекції: mapproject -Rd -JG40/-50/2.3/0/0/0/60/60/150 Зображення створив: Норман Курінг

ожиріння

Дослідницька група Вашингтонського університету навчила систему штучного інтелекту для виявлення ожиріння - аж із космосу. Система використовувала згорткову нейронну мережу (CNN) для аналізу 150 000 супутникових знімків та пошуку кореляції між фізичним складом району та поширеністю ожиріння.

Результати команди, представлені в JAMA Network Open, показали, що особливості даного району можуть пояснити майже дві третини (64,8 відсотка) відхилення ожиріння. Дослідники, виявивши, що аналіз даних супутникових даних може допомогти розширити розуміння зв'язку між навколишнім середовищем людей та поширеністю ожиріння. Наступним кроком було б зробити відповідні структурні зміни у способі забудови кварталів для заохочення фізичної активності та покращення здоров’я.

Навчання ШІ виявленню ожиріння

До аналізу 150 000 супутникових знімків з високою роздільною здатністю Бельвю, Сіетл, Такома, Лос-Анджелес, Мемфіс та Сан-Антоніо, дослідники навчили CNN 1,2 мільйона зображень із бази даних ImageNet. Категоризації корелювали з оцінками поширеності ожиріння для шести міських районів з перепису населення, зібраних проектом 500 міст.

Система змогла ідентифікувати наявність певних ознак, що підвищують ймовірність ожиріння в певній області. Деякі з цих особливостей включали щільно набиті будинки, поруч із проїжджими частинами та проживання в районах з відсутністю зелені.

Ваше оточення є ключовим

Обговорюючи висновки, дослідники підкреслили, що існують обмеження щодо висновків, які можна зробити з результатів ШІ. Наприклад, соціально-економічні фактори, такі як дохід, імовірно, відіграють важливу роль для поширеності ожиріння в певному географічному районі.

Однак дослідження робить висновок, що аналіти, що працюють на основі штучного інтелекту, визначали поширеність певних техногенних особливостей в районах, постійно корелюючи з поширеністю ожиріння і не обов'язково корелюючи з соціально-економічним статусом.

Рівень успішності системи варіювався в різних містах: Мемфіс був найвищим (73,3%), а Сіетл - найнижчим (55,8%).

ШІ бере в небо

Близько третини населення США класифікується як людей із ожирінням. Ожиріння пов’язане з низкою проблем, пов’язаних зі здоров’ям, і результати, створені ШІ, можуть потенційно допомогти поліпшити планування міста та покращити цільові кампанії для обмеження ожиріння.

Дослідження є одним із останніх у зростаючому списку, який використовує ШІ для аналізу зображень та екстраполяції статистичних даних.

Команда Стенфордського університету використовує CNN для прогнозування бідності за допомогою супутникових знімків, допомагаючи урядам та неурядовим організаціям краще спрямовувати свої зусилля. Комбінація загальнодоступної автоматичної ідентифікаційної системи для судноплавства, супутникових зображень та ШІ від Google виявила можливість виявлення незаконної риболовецької діяльності. Дослідники навіть змогли за допомогою AI та Google S treet V iew передбачити, за яку партію буде голосувати те чи інше місто, виходячи з того, які машини стоять на вулицях.

У кожному випадку системи ШІ змогли переглянути обсяги даних про наш світ та навколишнє середовище, що перевищують можливості людей, і екстраполювати нові уявлення. Якби хтось моралізував про добрі та погані сторони ШІ (наприклад, про нові можливості проти потенційних втрат робочих місць), може здатися, що це зводиться до того, що ми просимо поглянути на системи ШІ - і які питання ми з ними задаємо.