A mesterséges intelligencia műholdas fényképek segítségével becsülte meg az Egyesült Államok egyes területeinek lakosainak elhízottsági fokát. Ehhez az algoritmus nem az egyének képeit, hanem más adatokat használt, például az épületek és a fák eloszlását a környéken. A munka eredményeit a JAMA Network Open magazin ismerteti.
Néhány közegészségügyi probléma annyira nagy, hogy az űrből is látható. Az új munkában a tudósok mély ideghálózati tanulást alkalmaztak az Egyesült Államok négy lakóövezetének műholdas adatainak elemzésére. Ehhez a természetes és a mesterséges városi környezetre vonatkozó adatokat használtunk: parkok jelenlétét, az utak elhelyezkedését, a gyalogos átjárókat, a különféle típusú házokat stb.
Az adatok forrása a Los Angeles, Memphis, San Antonio és Seattle városának 1695 szomszédságáról készült fényképek a Google Maps szolgáltatásból - összesen körülbelül 150 000 kép. Ezekből a képekből a neurális hálózat adatokat vett ki a vegetáció eloszlásáról, az utak helyzetéről és a házak jelenlétéről. Ezután egy másik algoritmus hasonlította össze a kapott információkat a helyi lakosság elhízási arányával.
Ennek eredményeként az idegi hálózat alkotói még pontosabban tudták becsülni az elhízott emberek számát, mint amennyit meg lehetne tenni a vizsgálati területen található tornatermek és éttermek számának alapján. Sikerült megtalálni a kapcsolatot a tervezési paraméterek és az egy főre jutó jövedelem között is.