Kecerdasan buatan telah menganggarkan tahap kegemukan penduduk kawasan tertentu di Amerika Syarikat menggunakan foto satelit. Untuk melakukan ini, algoritma tidak menggunakan gambar individu, tetapi data lain, seperti taburan bangunan dan pokok di kawasan itu. Hasil karya tersebut disajikan dalam majalah JAMA Network Open.
Beberapa masalah kesihatan awam begitu besar sehingga dapat dilihat dari luar angkasa. Dalam karya baru itu, para saintis menggunakan pembelajaran rangkaian neural mendalam untuk menganalisis data satelit dari empat kawasan perumahan di Amerika Syarikat. Untuk melakukan ini, kami menggunakan data mengenai persekitaran bandar, baik alam dan buatan: kehadiran taman, lokasi jalan, penyeberangan pejalan kaki, pelbagai jenis rumah, dan sebagainya.
Sumber data itu adalah gambar dari 1.695 kawasan kejiranan di Los Angeles, Memphis, San Antonio dan Seattle dari perkhidmatan Peta Google - jumlah keseluruhan sekitar 150,000 gambar. Dari gambar-gambar ini, rangkaian saraf mengambil data mengenai taburan tumbuh-tumbuhan, kedudukan jalan dan kehadiran rumah. Kemudian algoritma lain membandingkan maklumat yang diperoleh dengan kadar kegemukan pada penduduk tempatan.
Akibatnya, pencipta rangkaian saraf dapat menganggarkan jumlah orang yang gemuk dengan lebih tepat daripada yang dapat dilakukan berdasarkan jumlah gim dan restoran di kawasan kajian. Mereka juga berjaya mencari hubungan antara parameter perancangan dan pendapatan per kapita.
