Команда исследователей из Вашингтонского университета (University of Washington, Сиэтл, США) разработала метод оценки связи между искусственно созданной окружающей средой и степенью ожирения людей. Аспекты физического окружения человека при этом отслеживались при помощи фотоаппаратуры высокого разрешения, установленной на орбитальных спутниках.

Учёные загрузили 150 тыс. космических снимков местности ряда американских регионов для обработки в сверхточную нейронную сеть CNN. Особенностью этого программного комплекса является то, что, что он использует в своей работе алгоритмы искусственного интеллекта с независимым анализом и глубокой системой обучения. Перед получением задачи нейронная сеть прошла предварительное обучение с использованием 1,2 млн аналогичных снимков. Эти данные позволили системе искусственного интеллекта сформировать комплекс знаний об искусственной среде городов — зданиях, дорогах, высаженных деревьях, обустроенных водоёмах. Параллельно в машину были загружена статистика распространения ожирения на исследуемых территориях.

По результатам обработки всей информации программным комплексом была выявлена зависимость между частотой случаев ожирения и факторами искусственной среды. Выяснилось, что в меньшей степени ожирению подвержены люди, проживающие на территориях с большим количеством зелёных насаждений. Предположительно, обилие деревьев стимулирует повышение физической активности. В свою очередь, в городских кварталах плотной застройки с развитыми транспортными коммуникациями при бедном растительном покрове проживает большее количество людей с ожирением.

После изучения результатов, которые выдала нейронная сеть, учёные вычислили соответствие упомянутых машиной факторов количественным показателям ожирения среди жителей городов в 64,8% случаев. Несмотря на то, что такую технологию отслеживания тенденции к ожирению пока ещё нельзя назвать совершенной, на сегодняшний день она является самой точной из всех существующих, заверяют специалисты университета. Они полагают, что эту систему можно было бы внедрить для относительно достоверного определения рисков роста числа людей с ожирением на всей территории США. Напомним, американская нейросеть сумела предсказать размер заработной платы работников, основываясь на косвенных данных.