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La inteligencia artificial puede estimar niveles de obesidad de un barrio al analizar sus edificios

La inteligencia artificial puede estimar niveles de obesidad de un barrio al analizar sus edificios
La inteligencia artificial puede estimar niveles de obesidad de un barrio al analizar sus edificios, Yoga en Nueva York. Imagen vía Creative Commons
Yoga en Nueva York. Imagen vía Creative Commons

Investigadores de la Universidad de Washington ha creado un algoritmo de inteligencia artificial que estima los niveles de obesidad al analizar la infraestructura de una ciudad. Publicado en JAMA Network Open, el informe de los investigadores explica cómo el algoritmo plantea esta relación al usar imágenes satelitales y de Google Street View. Tal como reporta el medio estadounidense Quartz, el proyecto correlaciona zonas con más áreas verdes y distanciamiento entre edificios con tasas más bajas de obesidad entre quienes las habitan.

Yoga en Nueva York. Imagen vía Creative Commons
Yoga en Nueva York. Imagen vía Creative Commons

Entrenado con más de 150.000 imágenes satelitales tomadas de seis ciudades, el algoritmo aprende a entender la planificación urbana y sus efectos en la obesidad. El estudio buscó responder cómo las redes neuronales convolucionales (CNN, por su sigla en inglés) pueden ayudar en el estudio de la asociación entre el hábitat construido y el índice de obesidad. Con el objetivo de analizar y mejorar la salud de una ciudad, el proyecto espera aportar en la construcción de nuestras ciudades. Según el estudio, fueron 96 las categorías de interés incluidas en el estudio, incluyendo el efecto que genera el equipamiento urbano en la actividad de un barrio.

Los investigadores han declarado explícitamente que el algoritmo puede estar sesgado por ingreso y riqueza. Reconociendo esta condición, el proyecto puede también establecer correlaciones entre barrios más ricos y las tasas de obesidad del sector. Al realizar una serie de tests de validación, los investigadores descubrieron que el algoritmo sí relaciona áreas verdes al número de edificio con la obesidad, no solo con la riqueza. Tal como el paper afirma, "más de un tercio de la población adulta en Estados Unidos es obesa. La obesidad ha sido asociada a factores como genética, dieta, actividad física y medio ambiente". Los investigadores esperan que su trabajo pueda mostrar cómo los CNN permiten realizar una cuantificación consistente de las características de un barrio.

Si bien el estudio se realizó con datos de Estados Unidos, los investigadores esperan que el algoritmo pueda ser adaptado para analizar ciudades alrededor del mundo. Sin embargo, el proyecto ya otorga primeras evidencias de la eficacia de las CNN en asociar el índice de obesidad con características significativas de nuestras ciudades.

Sobre este autor/a
Cita: Baldwin, Eric. "La inteligencia artificial puede estimar niveles de obesidad de un barrio al analizar sus edificios" [Artificial Intelligence Estimates Obesity by Analyzing Buildings and Green Space] 21 sep 2018. Plataforma Arquitectura. (Trad. Valencia, Nicolas) Accedido el . <https://www.plataformaarquitectura.cl/cl/902143/la-inteligencia-artificial-puede-estimar-niveles-de-obesidad-de-un-barrio-al-analizar-sus-edificios> ISSN 0719-8914

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