Inteligência artificial estima taxa de obesidade com base em edifícios e espaços verdes

Pesquisadores declararam explicitamente terem ciência de que o algoritmo pode ser afetado por dados de renda e riqueza. Reconhecendo essa condição, o projeto também pode traçar correlações entre os bairros mais ricos e a obesidade entre seus residentes. Ao realizar uma série de testes de validação, os pesquisadores descobriram que o algoritmo liga o espaço verde e o número de edifícios à obesidade, não apenas à riqueza. Como o artigo afirma, “mais de um terço da população adulta nos Estados Unidos é obesa. A obesidade tem sido associada a fatores como genética, dieta, atividade física e meio ambiente”. Os pesquisadores esperam que seu trabalho possa mostrar como as redes neurais convolucionais (CNN) podem realizar uma quantificação consistente dos recursos de um ambiente construído.

 96 categorias de pontos de interesse foram incluídas no trabalho, incluindo o efeito que os equipamentos urbanos podem ter sobre a atividade de um bairro. Foto: Creative Commons.

Embora o estudo tenha sido baseado em dados dos EUA, os pesquisadores esperam que o algoritmo possa ser adaptado para analisar cidades ao redor do mundo. O projeto já é uma primeira evidências da eficácia das CNNs em associar o índice de obesidade com características significativas do ambiente construído.

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Por Eric Baldwin no Arch Daily. Tradução de Romullo Baratto.

 

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