Satelit: Suomi-NPP Senzor: VIIRS Data: 9 aprilie 2015 Descriere: Datele de pe șase orbite ale navei spațiale Suomi-NPP au fost asamblate în acest compozit de perspectivă al Africii de Sud și al oceanelor înconjurătoare. Ciclonul tropical Joalane este văzut peste Oceanul Indian. Date utilizate: Imaginea a fost construită din șase orbite ale datelor de reflectanță a suprafeței (rhos) folosind benzile 671, 551 și 443 nm pentru roșu, verde și respectiv albastru. Proiecție: proiecție în perspectivă în apropiere de 8300 de kilometri peste 50 de Sud cu 40 de Est Detalii despre proiecție: mapproject -Rd -JG40/-50/2.3/0/0/0/60/60/150 Imagine creată de: Norman Kuring

acest

O echipă de cercetători de la Universitatea din Washington a instruit un sistem de inteligență artificială pentru a detecta obezitatea - tot drumul din spațiu. Sistemul a folosit o rețea neuronală convoluțională (CNN) pentru a analiza 150.000 de imagini prin satelit și pentru a căuta corelații între structura fizică a unui cartier și prevalența obezității.

Rezultatele echipei, prezentate în JAMA Network Open, au arătat că caracteristicile unui anumit cartier ar putea explica aproape două treimi (64,8 la sută) din varianța obezității. Cercetătorii au descoperit că analiza datelor prin satelit ar putea contribui la creșterea înțelegerii legăturii dintre mediul oamenilor și prevalența obezității. Următorul pas ar fi să se facă modificări structurale adecvate în modul în care sunt construite cartierele pentru a încuraja activitatea fizică și o sănătate mai bună.

Antrenarea AI pentru a observa obezitatea

Înainte de a analiza 150.000 de imagini de înaltă rezoluție prin satelit ale Bellevue, Seattle, Tacoma, Los Angeles, Memphis și San Antonio, cercetătorii au instruit CNN cu 1,2 milioane de imagini din baza de date ImageNet. Clasificările au fost corelate cu estimările de prevalență a obezității pentru cele șase zone urbane din secțiuni de recensământ colectate de proiectul 500 Cities.

Sistemul a fost capabil să identifice prezența anumitor caracteristici care au crescut probabilitatea de obezitate într-o anumită zonă. Unele dintre aceste caracteristici includeau case împachetate strâns, fiind aproape de drumuri și locuind în cartiere cu lipsă de verdeață.

Împrejurimile tale sunt cheia

În discuția lor despre descoperiri, cercetătorii au subliniat că există limitări la concluziile care pot fi trase din rezultatele AI. De exemplu, factorii socio-economici precum veniturile joacă probabil un rol major pentru prevalența obezității într-o anumită zonă geografică.

Cu toate acestea, studiul concluzionează că analiza alimentată de AI a influențat prevalența caracteristicilor specifice provocate de om în cartiere corelându-se în mod constant cu prevalența obezității și nu neapărat corelând cu statutul socio-economic.

Ratele de succes ale sistemului au variat între orașele studiate, Memphis fiind cea mai mare (73,3%) și Seattle fiind cea mai mică (55,8%).

AI ia pe cer

Aproximativ o treime din populația SUA este clasificată ca obeză. Obezitatea este legată de o serie de probleme legate de sănătate, iar rezultatele generate de AI ar putea ajuta la îmbunătățirea planificării orașului și la orientarea mai bună a campaniilor de limitare a obezității.

Studiul este unul dintre cele mai recente dintr-o listă în creștere care folosește AI pentru a analiza imagini și a extrapola informații.

O echipă de la Universitatea Stanford a folosit un CNN pentru a prezice sărăcia prin imagini prin satelit, ajutând guvernele și ONG-urile să își orienteze mai bine eforturile. O combinație a sistemului public de identificare automată pentru transportul maritim, a imaginilor prin satelit și a AI de la Google s-a dovedit capabilă să identifice activitatea de pescuit ilegală. Cercetătorii au reușit chiar să folosească AI și Google S treet V iew pentru a prezice pentru ce partid va vota un anumit oraș, pe baza mașinilor parcate pe străzi.

În fiecare caz, sistemele AI au reușit să analizeze volume de date despre lumea și împrejurimile noastre care depășesc capacitățile oamenilor și extrapolează noi perspective. Dacă s-ar moraliza cu privire la părțile bune și rele ale IA (noi oportunități față de pierderile potențiale de locuri de muncă, de exemplu) s-ar putea părea că se rezumă la ceea ce le cerem sistemelor AI să analizeze - și la ce întrebări le punem.