Theo tạp chí JAMA Network Open, Mỹ đã dùng trí thông minh nhân tạo để đánh giá mức độ béo phì của cư dân ở một số khu vực nhất định qua các bức ảnh vệ tinh.
Để làm điều này, thuật toán sử dụng không phải các hình ảnh của cá nhân, mà là các dữ liệu khác, chẳng hạn như sự phân bố các tòa nhà và cây cối trên địa hình.
Một số vấn đề sức khỏe cộng đồng như béo phì ở Mỹ đã trở nên nghiêm trọng đến mức chúng có thể được phát hiệntừ vũ trụ.
Trong công trình nghiên cứu mới, các nhà khoa học đã sử dụng phương pháp đào tạo chuyên sâu các mạng nơron để phân tích dữ liệu vệ tinh về 4 khu dân cư tại Mỹ.
Để thực hiện điều này, họ đã sử dụng dữ liệu về môi trường đô thị, cả môi trường tự nhiên lẫn nhân tạo như sự hiện diện của công viên, vị trí các tuyếnđường giao thông, giao lộ cho người đi bộ, sự đa dạng của các tòa nhà … Nguồn dữ liệu là những bức ảnh của 1.695 khu phố của Los Angeles, Memphis, San Antonio và Seattle từ dịch vụ Google Maps - tổng cộng khoảng 150.000 hình ảnh.
Từ những hình ảnh này, mạng nơron đã trích xuất dữ liệu về sự phân bố của thảm thực vật, vị trí của các con đường và các tòa nhà. Sau đó, một thuật toán khác so sánh thông tin thu được về mức độ béo phì trong dân số địa phương.
Kết quả là những nhà khoa học phát triển mạng nơron đã có thể ước tính số lượng người béo phì, thậm chí còn chính xác hơn tính toán được thực hiện trên cơ sở số lượng phòng tập thể dục và nhà hàng trong khu vực điều tra. Họ cũng tìm được cách kết nối giữa các thông số quy hoạch và thu nhập bình quân đầu người.
Thông tin này có thể hữu ích cho các nhà quy hoạch đô thị và kiến trúc đô thị để phân bố hiệu quả hơn các biển quảng cáo về lối sống lành mạnh, hoặc tìm ra những vị trí phù hợp nhất cho các cửa hàng thực phẩm lành mạnh.
Tất nhiên, phương pháp đánh giá này không thể thay thế các phương pháp đánh giá truyền thống như thăm dò dư luận, nhưng chúng có thể bổ sung mà không đòi hỏi chi phí cao.
Vũ Trung Hương