Чилиецът използва алгоритъм за прогнозиране на затлъстяването в света от продажбата на напитки и храни
Процентът на хората с затлъстяване в света това е проблем, който се влачи от няколко години. Следователно правителствата се стремят да измерват въздействието си и да прилагат публични политики за справяне с него, което включва скъпи и тромави проучвания, тези, които не винаги улавят общото население.
Например в Чили информацията се събира на всеки шест години и процесът струва почти 1,5 милиарда долара през 2016-2017. Имайки предвид тези проблеми, Джослин Дънстан, Изследовател в Центъра за математическо моделиране (CMM) на Чилийския университет, тя търси решение в математиката. И я намери.
„Опитваме се да прогнозираме дела на затлъстелото население. И това, което открихме, беше, че е възможно да се направи с нисък процент грешки “, спомня си Дънстан, който също работи в Центъра за медицинска информатика и телемедицина (CMIT).
Заедно с чилийски и северноамерикански изследователи от университета Джон Хопкинс той обучи три алгоритма с две съставки: информация за степента на затлъстяване в 79 държави и бази данни с продажби на 48 категории продукти в същите тези държави.
За целта той използва машинно обучение, приложения за изкуствен интелект които позволяват на компютрите автоматично да разпознават модели в данни след период на обучение.
Например в Чили алгоритмите дадоха процент на затлъстяване от 28%, само три точки под 31%, открити от правителственото проучване.