• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
03.09.2018, 15:21
Редакция Naked Science
2 410

ИИ научили находить ожирение из космоса

Ученые обучили искусственный интеллект использовать данные со спутниковых снимков высокого разрешения для изучения связи окружающей среды и распространенности ожирения.

202-obesity-ai-space-deep-learning_10241
©Wikipedia / Автор: Sycophanta Duccius

По соседству с вами есть спортзалы, парки или бассейны? Или вы окружены перегруженными дорогами, ресторанами быстрого питания и круглосуточными магазинами? Как оказалось, ответы на эти вопросы чрезвычайно важны. Ожирение — это комплекс проблем со здоровьем, на который воздействуют различные факторы, среди них физическое, городское окружение, в котором мы живем. Теперь же ученые использовали искусственный интеллект (ИИ) и спутниковые снимки американских городов, чтобы обозначить эту связь, по сути, «обнаруживая» ожирение из космоса.

 

«Мы предлагаем метод для исчерпывающей оценки связи между распространением ожирения у взрослых людей и построенной окружающей средой, включающий в себя изучение физических аспектов окружения при помощи спутниковых снимков высокого разрешения», — объясняет команда в своем докладе.

 

Исследователи из Вашингтонского университета загрузили около 150 тысяч спутниковых снимков высокого разрешения в сверточную нейронную сеть (convolutional neural network, CNN) — тип ИИ, использующий глубокое обучение для независимого анализа и определения шаблонов внутри набора данных. Данные покрыли 1695 переписных участков в шести разных городах, включая Белвью, Сиэтл, Такома, Лос-Анджелес, Мемфис и Сан-Антонио. 

 

Нейронная сеть, задействованная командой в этом случае, уже прошла предварительную подготовку при помощи примерно 1,2 миллиона изображений, и именно этот опыт помог ей проанализировать построенную среду в городах, определяя такие факторы, как дороги, здания, деревья, вода и суша. Кроме того, исследователи использовали данные о распространении ожирения проекта 500 Cities, чтобы создать модель, оценивающую связь между вышеупомянутыми факторами и ожирением в изучаемых областях.

 

ИИ научили находить ожирение из космоса – иллюстрация к материалу на Naked Science

Области с высокой степенью озеленения ассоциируются с низкой распространенностью ожирения в Мемфисе (верхний ряд); области с низкой степенью озеленения ассоциируются с высокой распространенностью ожирения / © Maharana et al.

 

Несмотря на то что это не первый такой эксперимент, исследователи утверждают, что новая техника — пока что наиболее исчерпывающая. Согласно их результатам, особенности городской среды объяснили почти две трети (64,8%) вариаций распространения ожирения по всем изучаемым переписным участкам, хотя степень успеха результатов отличалась в зависимости от населенного пункта.

 

Анализы пока далеки от идеала, но исследователи уверены, что их система может легко стать эффективным инструментом для изучения рисков ожирения в США.

 

«Наш поход последовательно демонстрирует непосредственную связь между распространенностью ожирения и показателями построенной окружающей среды во всех четырех регионах, несмотря на различные ценности городов и их окрестностей», — объясняют авторы.

 

Ученые также предполагают, что социально-экономические показатели оказывают непосредственное влияние на эту связь. Исследования, в которых изучается этот вопрос, уже используют этот тип CNN для определения таких факторов, как бедность, используя спутниковые снимки.

 

Это исследование также подтверждает многие из уже известных данных касательно влияния городской среды на ожирение: открытые зеленые участки, поощряющие физическую активность, обычно позитивно влияют на общественное здоровье; окрестности с близко расположенными строениями, окруженные дорогами и практически не имеющие растительности, оказывают негативное влияние.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
9 июля, 08:26
Полина Меньшова

Подобрать тип физической активности, который лучше всего подходит человеку, можно исходя из особенностей его характера. Психологи из Великобритании определили, что люди с разными чертами личности получают больше удовольствия от разных видов спорта.

11 июля, 17:47
Денис Яковлев

Международная команда ученых оценила связь между длительностью физической активности, ее интенсивностью, риском смерти от всех причин и вероятностью развития сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний.

11 июля, 10:30
ПНИПУ

В России от деменции страдает 1,5-1,8 миллиона человек. Распространенные формы — болезнь Альцгеймера, сосудистая, алкогольная деменции и так далее. Однако существует и малоизученная разновидность — деменция Пика. Она опасна тем, что поражает пациентов в относительно раннем возрасте, до 60 лет. Но из-за сложной диагностики и схожести симптомов с другими видами деменции часто остается не выявленной. Точных данных по России нет, так как заболевание редко фиксируется. Ученые Пермского Политеха и ПГМУ имени Вагнера провели морфологическое исследование мозга пациентки с симптомами деменции и подтвердили болезнь Пика. Это первое подобное исследование за 25 лет, которое поможет в диагностике и изучении заболевания.

8 июля, 09:23
Полина Меньшова

Принято считать, что люди с развитыми когнитивными способностями отличаются высокими моральными принципами. Ученые из Великобритании решили проверить этот тезис научными методами и пришли к противоположному выводу.

9 июля, 08:26
Полина Меньшова

Подобрать тип физической активности, который лучше всего подходит человеку, можно исходя из особенностей его характера. Психологи из Великобритании определили, что люди с разными чертами личности получают больше удовольствия от разных видов спорта.

9 июля, 12:05
Редакция Naked Science

В июне 2025 года ВК покинули 1,2 миллиона авторов контента. Это резкое ускорение их бегства в сравнении с предшествующими месяцами. Одновременно число авторов на других платформах растет, в результате по этому показателю соцсеть обогнал не только Telegram, но и запрещенный Instagram*. Причиной происходящего многие наблюдатели посчитали совокупность решений менеджмента компании за последние годы.

17 июня, 16:49
Адель Романова

Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.

25 июня, 15:19
ФизТех

Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.

2 июля, 11:17
Юлия Тарасова

Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно