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区域内的建筑环境与不同社区肥胖患病率的变化有关,造成肥胖的因素有很多

点击: 131 次  来源:http://www.khaido.com 时间:2019-12-21

原标题:人工智能灵魂注入,燃烧你的卡路里——2018,你AI了吗!?

原标题:人工智能在太空监测肥胖:成人肥胖率与区域建筑环境特征相关

原标题:为了帮助人类减肥,人工智能已经忙坏了

你今天燃烧卡路里了吗?

> 莫挨老子,老子只想做个安静的肥宅。所以,到底是谁动了我的肥宅快乐水?

  你所居住的社区中有宠物店、健身房和公园吗?还是充斥着快餐店、超市和繁忙的马路?这个答案可能预示着你的肥胖概率。

本文系网易智能工作室(公众号smartman 163)出品。聚焦AI,读懂下一个大时代!

近年来,随着我们生活水平的提高和日常习惯的改变,肥胖渐渐成为了令无数人困扰的难题。为了实现减肥的目标,人们曾使出十八般武艺,动感单车、瑜伽、针灸、减肥药、轻断食……但对大多数人而言,减肥永远是将来时。三天打鱼两天晒网,到最后体重还是一点也未减下去。

炸鸡可乐蛋挞,烧烤火锅奶茶,游戏番剧代码,夕阳西下,阿宅瘫在沙发。

日前,两位来自美国华盛顿大学西雅图分校的研究人员发现我们所处的建筑环境与区域内的肥胖率有很大的关联。区域建筑环境特征是指区域内的自然和人为环境,例如绿地和公路等。这些环境特征可以与其他数据结合使用,从而监测地区的肥胖患病率。

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最近,许多从事人工智能研究的科学家和大公司们开始利用AI涉足减肥这个领域,试图通过人工智能的帮助来让我们燃烧更多的卡路里。

面对高强度工作负荷带来的久坐、各种舌尖上的诱惑,以及一系列可以窝在沙发里进行的娱乐项目,肥胖在当代逐渐成了一个可以当作“梗”来谈论的问题。一首《卡路里》展开持续洗脑式轰炸的同时,AI也一直在不断尝试对肥胖这一难题“下手”,试图从更多层面加以挖掘与解释。

他们的研究结果表明,区域内的建筑环境与不同社区肥胖患病率的变化有关。回归模型显示,建筑环境特征解释了该项目涉及的1695个人口普查区内64.8%肥胖率的变异。具体而言,该模型对不同城市肥胖率的测算能力有所不同。其最准确地预测了孟菲斯市的肥胖率,准确率为73.3%。最低是在西雅图地区,准确率是55.8%。

近年来,随着我们生活水平的提高和日常习惯的改变,肥胖渐渐成为了令无数人困扰的难题。为了实现减肥的目标,人们曾使出十八般武艺,动感单车、瑜伽、针灸、减肥药、轻断食……但对大多数人而言,减肥永远是将来时。三天打鱼两天晒网,到最后体重还是一点也未减下去。

要逆天!美国科学家用AI从太空中识别肥胖社区

根据2018年8月31日在线发表于JAMA Network Open的一项研究显示,卷积神经网络(CNN)可从卫星图像中自动提取建筑环境的特质,并用于健康指标研究。而了解建筑环境的某些特征与肥胖症患病率之间关联,则有助于引导环境结构上的变化,从而达到促进运动、降低肥胖率的作用。

研究人员提出了一种利用卷积神经网络(CNN)评估成人肥胖患病率与区域建筑环境之间关系的方法。卷积神经网络是一种深度学习方法,该研究所使用的卷积神经网络经过预先训练,能够捕捉区域环境的特点,例如绿化、土地等自然特征和道路、房屋等建筑特征。

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肥胖是个复杂的健康问题,造成肥胖的因素有很多,其中之一就是我们生活的环境。据研究表明,人们周围超重的朋友越多,自身肥胖的概率也会越高。另外城市环境的绿化、基础设施等因素通过影响我们的运动生活习惯进而影响到我们的体重。于是一些美国的科学家们开始利用人工智能和美国城市卫星图联系,用来监测社区的肥胖率。

全球疾病负担报告表明,2015年全球约有超过6.03亿成年人在遭受肥胖问题的困扰;在美国,成年肥胖人口更是占据成年总人口数的三分之一。肥胖是一个复杂的健康问题,其间涉及的关联因素颇多,包括遗传学、人口统计学,以及行为学的影响。而不健康的饮食习惯和久坐不动的生活方式则都与所处的社会环境特质及建筑环境特征密切相关,环境可以通过其间的步行方便程度、土地使用、占地面积、住宅区、可用资源(活动及娱乐场所、餐饮店等)、贫困等级、安全感以及社区设计方案等来影响人们的健康,例如靠近自然空间或是人行道的建筑设计能够在增加运动量的同时促进定期活动,这一特征在城市中尤为明显。

两位研究人员首先利用卷积神经网络从约15万张高分辨率的卫星图像中提取代表建筑环境特征的数据。这些卫星图像于2017年2月14日至28日下载,并在研究期间(2017年10月31日)更新。图像中的建筑环境信息被分为96个类比,例如宠物店和杂货店等。这种设计的内在逻辑是区域建筑对人群活动的潜在影响。比如说,有宠物店的区域可能会有更多的人带狗散步。另一方面,研究者收集了2014年美国500个城市的肥胖率估计值。随后,他们结合上述两类数据建立起了一个回归模型来评估区域内建筑环境与肥胖患病率之间的关系。

要逆天!美国科学家用AI从太空中识别肥胖社区

来自华盛顿大学的研究人员在最新发布的论文中说到:“我们提出了一种全面评估成人肥胖患病率与建筑环境之间关系的方法,该方法涉及从高分辨率卫星图像中提取周围的物理特征。”这些人将来自谷歌地图的15万张高分辨率卫星图像输入卷积神经网络中,后者是一种利用深度学习独立分析和识别数据集中模式的AI。

一直以来,关于肥胖问题和建筑环境间这二者间关联的讨论并不鲜见,但尽管如此,研究人员仍在研究过程中注意到了一些不一致的结果,造成这些不一致的原因可能是测量方法和测量工具的跨研究变化所导致的评估及比对困难。此外,相关指标的测量过程可能代价高昂、耗时巨大,并且易受人的主观思维模式影响。因此,研究人员需要发掘一种一致性的测量方式,以实现跨研究比较。评估并量化建筑环境与肥胖间的关系有助于人们在社区基础上对相应健康问题加以适当的干预与防范。

具体而言,一个区域建筑环境的特征如土地使用情况,公园、宠物店、健身房与快餐店的分布,公共交通情况和绿地面积等都与当地的成人肥胖率有关。以洛杉矶为例,研究人员发现高肥胖率区域的特点是密集的街区和较少的绿地,相反,低肥胖率区域拥有着更多的绿化面积。

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这些数据涵盖了六个不同城市的1695个人口普查区域,包括贝尔维尤、西雅图、塔科马、洛杉矶、孟菲斯和圣安东尼奥。在这个案例中,研究人员使用的神经网络已经利用大约120万张图像进行了预先训练,这些经验可帮助它们分析整个城市的建筑环境,识别道路、建筑、树木、水和土地等特征。

对此,来自华盛顿大学的研究人员结合人工智能技术,提出了一种全面评估法,其中包含使用预训练的卷积神经网络(一种深度学习法)从高分辨率卫星图像中提取邻域的物理特征。事实上,类似的研究方法早在此前便受到了研究人员的关注。Nguyen QC等人2018年3月刊载于《JECH (Journal of Epidemiology and Community Health)》杂志的论文中,便提到了通过卷积神经网络对Google街景中的建筑环境图像进行分类,并借以评估肥胖与人行道、建筑类型、街道绿化(或景观美化)这三者间的关系。只是彼时的研究未能充分利用卷积神经网络独立发现关联因素的能力,仅局限于预设的三大变量。相较之下,此次华盛顿大学发布的最新论文则全面评估了建筑环境中的变量因素,并依据美国四个区人口普查肥胖率的细粒度关联进行方法论证。研究中所采用的方法皆可扩展,且都基于公开可用的数据与计算工具,可实现跨研究可比性。

肥胖是个复杂的健康问题,造成肥胖的因素有很多,其中之一就是我们生活的环境。据研究表明,人们周围超重的朋友越多,自身肥胖的概率也会越高。另外城市环境的绿化、基础设施等因素通过影响我们的运动生活习惯进而影响到我们的体重。于是一些美国的科学家们开始利用人工智能和美国城市卫星图联系,用来监测社区的肥胖率。

此外,研究人员还利用500个城市项目的肥胖患病率估计值,建立了新的模型,评估了这些特征(加上加油站、购物中心、公园和宠物店等感兴趣的数据点)与研究地区肥胖患病率之间的关系。这不是科学家第一次做这样的事情,但研究人员说他们的技术是迄今为止最全面的努力。

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洛杉矶高肥胖率地区(左)与低肥胖率地区(右)的谷歌卫星图片 (左侧高肥胖率地区以密集的街区和较少的绿地为特点;右侧低肥胖率区域有更高的植被绿化率)

来自华盛顿大学的研究人员在最新发布的论文中说到:“我们提出了一种全面评估成人肥胖患病率与建筑环境之间关系的方法,该方法涉及从高分辨率卫星图像中提取周围的物理特征。”这些人将来自谷歌地图的15万张高分辨率卫星图像输入卷积神经网络(CNN)中,后者是一种利用深度学习独立分析和识别数据集中模式的AI。

根据他们的研究结果,开放的绿色空间能支持人们进行更多身体活动,这通常对公共健康有好处而密集拥挤、被道路包围且缺乏绿化的街区,情况则正好相反。

肥胖症患病率数据分析

事实上,全球近三分之一的人口有超重或肥胖的困扰。2017年6月,一篇发表在《新英格兰医学杂志》中的大规模全球研究项目指出全球有超过20亿儿童和成年人患有超重或肥胖相关的健康问题,占到全球人口的30%。肥胖问题导致糖尿病和心脏病的发病率急剧上升,越来越多的人因此死亡。

这些数据涵盖了六个不同城市的1695个人口普查区域,包括贝尔维尤、西雅图、塔科马、洛杉矶、孟菲斯和圣安东尼奥。在这个案例中,研究人员使用的神经网络已经利用大约120万张图像进行了预先训练,这些经验可帮助它们分析整个城市的建筑环境,识别道路、建筑、树木、水和土地等特征。

雀巢通过AI为用户提供个性化饮食

数据来源:选取美国疾病防控中心“500 Cities”项目中的2014年度人口普查肥胖率粗略估值

这一高肥胖率是由许多复杂因素造成的,例如遗传因素和饮食结构等。而本文的研究者认为,区域内的建筑环境也日益成为其中重要的影响因素,它可以通过资源的可用性来影响健康,例如住房,活动和娱乐空间等。

此外,研究人员还利用500个城市项目的肥胖患病率估计值,建立了新的模型,评估了这些特征(加上加油站、购物中心、公园和宠物店等感兴趣的数据点)与研究地区肥胖患病率之间的关系。这不是科学家第一次做这样的事情,但研究人员说他们的技术是迄今为止最全面的努力。

在减肥的过程中,控制饮食是成功非常关键的一步。食物的营养素有近50种,6大类,除了脂肪和碳水化合物,其他的营养素一样不能轻视。

分析方法:包含两个步骤。首先,利用卷积神经网络以及提取处理的POI(兴趣点)数据来处理卫星图像,以抓取建筑环境特征。随后,利用弹性网络回归建立一个简约模型来评估建筑环境与肥胖率之间的关联性。

研究者尝试对建筑环境特征数据与肥胖患病率之间的显著关联给出解释。他们认为,该关联不一定是因果关系,社会经济指标可能是这一关联背后的重要影响因素。其观察结果表明,对于洛杉矶和圣安东尼奥等城市而言,肥胖患病率与建筑环境特征之间的大部分重要关联可能可以通过社会经济状况的变化来解释。但他们同时提到,卷积神经网络所识别的特征可能会捕获与社会经济指标无直接关联的其他信息,也就是说,社会经济指标并非解释建筑环境特征与肥胖率之间关系的唯一因素。

根据他们的研究结果,开放的绿色空间能支持人们进行更多身体活动,这通常对公共健康有好处而密集拥挤、被道路包围且缺乏绿化的街区,情况则正好相反。

据《朝日新闻》报道,雀巢日本公司从今年5月起在日本推出了一项新型免费服务,人们在吃饭时使用智能手机拍摄食物照片,利用通信软件“LINE”发送给雀巢日本官方账号,即可通过人工智能分析出食物的卡路里及营养成分含量。此外,该账号还可根据用户年龄分析其蛋白质、脂肪等营养成分摄入量是否不足。

获取卫星图像和POI数据

研究人员还称,他们的方法帮助专家评估不同城市的肥胖风险。此外,与昂贵且耗时的现场访问或社区调查方法相比,该研究为建筑环境的测量提供了更为客观的方法,也大大降低了统计成本。

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雀巢日本公司还从去年10月开始发售了可根据个人情况补充营养成分的胶囊。

在设置好地理中心、图片尺寸(400*400像素)和缩放级别(缩放系数18)的情况下,从Google Static Maps API下载图像。将每个城市的地理范围划分为方形网格,其中每个点对应一对纬度和经度值,网格间距约150米。同时,利用人口普查区地图文件将每个图像与其对应的人口普查区相关联,排除城市范围外区域的图像。使用相同的方形网格来选取地理位置,并在适当的距离内开启径向附近搜索,以此实现在Google Places of Interest API上下载POI数据(此处不包含城市范围外的兴趣点)。该研究采集了96个独有的POI类别,并计算了每个人口普查区对应到每个相关类别下的位置数量。

美国杜克大学的Benjamin A. Goldstein博士等人肯定了两位研究者利用深度学习方法发现建筑环境特征的贡献。但他们强调“不要过度解释任何结果”,“深度学习方法与学科知识结合可以增加发现复杂关系的机会,但这并不意味着单独的大数据分析可以提供所有的答案”。

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雀巢日本公司的总裁兼首席执行官Kozo Takaoka认为“与食品和营养相关的健康问题已成为一个大问题,雀巢必须在全球范围内解决这个问题,并将其作为21世纪的使命。”

图像处理

这一研究也存在一定的局限性。文章提到,人口普查中的肥胖率数据来自居民自我报告的身高和体重,由于社会对肥胖人士的偏见,统计过程中该数据会倾向于被低估。

在减肥的过程中,控制饮食是成功非常关键的一步。食物的营养素有近50种,6大类,除了脂肪和碳水化合物,其他的营养素一样不能轻视。

此前,在2017年9月的时候,雀巢公司还曾宣布与京东集团推出雀巢首款语音识别智能家庭营养健康助手——雀巢小AI。雀巢大中华区董事长兼首席执行官罗士德表示,中国市场的变化非常快,雀巢每两到三年就要重新定位和更新战略,而此次跨界布局,我们希望借助雀巢小AI为家庭提供娱乐性和知识性方面的内容,另一方面借助智能产品收集用户信息,更新消费者数据库,以此来了解用户的需求,为产品创新和改良提供基础,推出更多解决方案。

如今,卷积神经网络已经在关键的计算机视觉任务(如目标识别、图像分割)、健康相关的应用(如识别皮肤癌),以及贫困预测等领域的大数据集方面取得了突破性的成就。由于缺乏用于对高肥胖地区和低肥胖地区进行分类的大型标注数据集,研究人员采用了迁移学习(Transfer Learning)法,其中涉及使用预训练网络从包含近150000个卫星图像的未标注数据集中提取建筑环境特征。迁移学习包括微调预训练卷积神经网络以完成新任务(修改输出层)或将预训练卷积神经网络作为固定特征提取器(与线性分类器或回归模型相结合)。上述方法已经成功运用于明显不同于目标识别的计算机视觉任务。

此研究于2017年2月14日至10月31日进行,由美国华盛顿大学西雅图分校的Adyasha Maharana硕士 和Elaine OkanyeneNsoesie博士共同完成。其成果发布于2018年8月31日。

据《朝日新闻》报道,雀巢日本公司从今年5月起在日本推出了一项新型免费服务,人们在吃饭时使用智能手机拍摄食物照片,利用通信软件“LINE”发送给雀巢日本官方账号,即可通过人工智能(AI)分析出食物的卡路里及营养成分含量。此外,该账号还可根据用户年龄分析其蛋白质、脂肪等营养成分摄入量是否不足。

谷歌人工智能想打造一个无时无刻的健身教练

研究中使用VGG-CNN-F网络,该网络有8层(5个卷积层和3个完全连接层),并且基于约120万个来自ImageNet数据库的图像进行了训练,以识别分属于1000个类别的目标。网络学习提取有助于目标检测的图像梯度、边缘和图案。诸多使用类似迁移学习方法的研究表明,从基于ImageNet数据训练的网络中提取的特征可有效地将航拍图像按照土地用途(如高尔夫球场、桥梁、停车场、建筑物和道路)进行细粒度语义分类。

作者:澎湃新闻 张唯返回搜狐,查看更多

雀巢日本公司还从去年10月开始发售了可根据个人情况补充营养成分的胶囊。

很多AI巨头都在开发AI健身教练,我们以谷歌为例,他们正在开发一款名为Google Coach的可穿戴式健康健身助理。

研究人员收集了数据集中每个图像网络第二个完全连接层的输出,这一层有4096个节点,每个节点与其上一层及下一层的节点间呈非线性连接,每个特征向量为4096维,对应(也称激活)着来自这些节点的输出。通过计算人口普查区域所有图像的均值,这些输出进一步聚合成每个人口普查区的均值特征向量。这些特征共同代表建筑环境的指标。为了研究CNN能否区分建筑环境特征,研究人员通过网络向前传输了一组随机图像,并检查lCNN卷积输出的地图(图1)。同时,研究人员还对图像特征进行了分组,以此说明在肥胖率低和高的地区,建筑环境的特征存在差异(图2)。

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雀巢日本公司的总裁兼首席执行官Kozo Takaoka认为“与食品和营养相关的健康问题已成为一个大问题,雀巢必须在全球范围内解决这个问题,并将其作为21世纪的使命。”

虽然目前已经有很多健身类可穿戴设备来帮助我们追踪自身健身情况、监控生命特征,不过谷歌所打造的Google Coach希望在此基础上更进一步,像一个完完全全的健身教练一样,无时无刻指导你进行健康的生活。

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此前,在2017年9月的时候,雀巢公司还曾宣布与京东集团推出雀巢首款语音识别智能家庭营养健康助手——雀巢小 AI 。雀巢大中华区董事长兼首席执行官罗士德表示,中国市场的变化非常快,雀巢每两到三年就要重新定位和更新战略,而此次跨界布局,我们希望借助雀巢小 AI 为家庭提供娱乐性和知识性方面的内容,另一方面借助智能产品收集用户信息,更新消费者数据库,以此来了解用户的需求,为产品创新和改良提供基础,推出更多解决方案。

因为Google Coach可以通过分析用户的健身和生理数据,为用户推荐合适的健身方式、追踪用户的健身进度。如果用户错过Google Coach提供的健身计划,Google Coach还会为用户提供一些推荐的替代解决方案来进行弥补。

图1 卷积神经网络模型下的特征可视化

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Google Coach的服务不仅仅是监控用户的各项活动数据,还会根据用户的身体素质推荐合适的营养配餐。它会为用户提供未来一周内的饮食安排,遵循健身运动“三分靠练,七分靠吃”的原则,真正地像一个健身教练一样为用户指定周密的减肥计划。

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另外,Google Coach还可以为用户提供一些日常的健康提示,比如需要饮用多少水,何时服用药物,或者应该走多少步等等。

图2

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AI+减肥是万能的?其实还是得靠个人自律

统计分析

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运用弹性网络(一种正则化回归方法),消除了非重要协变量,保留了相关变量,非常适用于从该研究图像数据集中提取的高维(n = 4096)特征向量。弹性网络的正则化防止过拟合,这也是出于高纬度数据集的考量。为了选择合适的调整参数值(λ值),这里用到了交叉验证法,并选取了最小化均值交叉验证错误的值。

因为Google Coach可以通过分析用户的健身和生理数据,为用户推荐合适的健身方式、追踪用户的健身进度。如果用户错过Google Coach提供的健身计划,Google Coach还会为用户提供一些推荐的替代解决方案来进行弥补。

但是随着智能可穿戴设备的普及,我们通过AI就可以完成对自身身体情况的评估,并且在AI的监控下实时记录自身的运动表现情况。

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