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Google Maps: ¿Cómo ayuda a estimar niveles de obesidad en el mundo?

Las fotos de Google Maps son la base de un estudio que empleó inteligencia artificial para encontrar los niveles de obesidad de una zona

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Las imágenes de Google Maps ayudaron a una investigación a estimar los niveles de obesidad de seis ciudades de Estados Unidos. (Foto: AFP)

Las imágenes de Google Maps ayudaron a una investigación a estimar los niveles de obesidad de seis ciudades de Estados Unidos. (Foto: AFP)

Adyasha Maharana y la Dra. Elaine Okanyene Nsoesie, investigadores de la Universidad de Washington, utilizaron técnicas de aprendizaje profundo -una metodología aplicada en inteligencia artificial- para estimar los niveles de obesidad de seis ciudades de Estados Unidos. Pero gran parte del mérito del trabajo lo tuvo la popular aplicación de Google Maps.

Maharana y Nsoesie utilizaron una red neuronal convolucional para extraer información de las imágenes de Google Maps de las áreas que analizaron. Encontraron que existe una estrecha relación entre los niveles de obesidad de la zona con el tipo de imágenes compartidas, informa "Forbes".

La tecnología de inteligencia artificial halló que las tasas de obesidad dependen de la presencia de características naturales como lagos y parques, según sugieren las conclusiones del estudio. Estos factores explicaron el 60 por ciento de la variación de los niveles de obesidad para datos que fueron recogidos por el Sistema de Vigilancia del Factor de Riesgo Conductual.

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Características extraídas por la red neuronal convolucional. La red parece enfocarse en características naturales como lagos y parques. (Foto de Adyasha Maharana y Elaine Okanyene Nsoesie publicada en Jama Networks)

Características extraídas por la red neuronal convolucional. La red parece enfocarse en características naturales como lagos y parques. (Foto de Adyasha Maharana y Elaine Okanyene Nsoesie publicada en Jama Networks)

Al depender de una inteligencia artificial, las investigadoras entrenaron a un software para que clasifique imágenes a través de la red convolucional. La tecnología fue empleada para extraer características genéricas de las capturas de Google Maps, una técnica conocida como aprendizaje por transferencia.

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El lado izquierdo muestra las verdaderas tasas de obesidad del Sistema de Vigilancia del Factor de Riesgo Conductual. El lado derecho muestra las predicciones por la red neuronal. (Foto: Jama Networks)

El lado izquierdo muestra las verdaderas tasas de obesidad del Sistema de Vigilancia del Factor de Riesgo Conductual. El lado derecho muestra las predicciones por la red neuronal. (Foto: Jama Networks)

Por otra parte, el análisis de imágenes satelitales como las de Google Maps se está convirtiendo en una tendencia clave de investigación. Google la empleó para determinar la ubicación de ciertas imágenes y una investigación de la Universidad de Stanford determinó así las tendencias políticas de un vecindario, por citar dos ejemplos.

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