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  • Le disuguaglianze nel Regno Unito possono essere rilevate utilizzando l'analisi delle immagini di deep learning

    Credito:CC0 Dominio Pubblico

    Sociale, economico, Le disuguaglianze ambientali e sanitarie all'interno delle città possono essere rilevate utilizzando immagini stradali. Le scoperte, dagli scienziati dell'Imperial College di Londra, sono pubblicati in Rapporti scientifici questa settimana.

    Misurazioni dettagliate delle disuguaglianze sostanziali che esistono all'interno di grandi città come Londra sono cruciali per informare e valutare le politiche che mirano a ridurle. Però, solo un piccolo numero di paesi dispone di set di dati statistici completamente collegati che consentono misurazioni in tempo reale.

    Esra Suel e i colleghi della Scuola di sanità pubblica dell'Imperial hanno utilizzato un approccio di apprendimento profondo per addestrare un programma per computer per rilevare le disuguaglianze in quattro principali città del Regno Unito:Londra, Birmingham, Manchester e Leeds – utilizzando immagini di Street View e statistiche governative pubblicamente disponibili.

    Allenato su 156, 581 immagini da Londra corrispondenti a 156, 581 codici postali, il programma ha previsto risultati con precisione simile nelle altre tre città, dopo che era stato messo a punto con solo l'1% di immagini aggiuntive raccolte nelle Midlands occidentali, Grande Manchester e Yorkshire occidentale.

    Gli autori hanno ipotizzato che alcune caratteristiche delle città e della vita urbana, quali la qualità degli alloggi e dell'ambiente di vita, avere segnali visivi diretti che un computer potrebbe riconoscere.

    Negozi locali e abbandono

    Questi segnali visivi includono materiali da costruzione e degrado, macchine, o negozi locali. In combinazione con le statistiche del governo sui risultati come le condizioni abitative, reddito medio, o tassi di mortalità e morbilità per una città, le immagini possono essere utilizzate per addestrare un programma per computer a rilevare le disuguaglianze in altre città prive di dati statistici.

    Gli autori hanno scoperto che il loro programma per computer ha avuto maggior successo nel riconoscere le differenze nella qualità dell'ambiente di vita e nel reddito medio.

    'Misura sociale, le disuguaglianze ambientali e sanitarie utilizzando il deep learning e le immagini di strada" di E.Suel et al è pubblicato sulla rivista Rapporti scientifici .


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