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.

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.