ИИ научился предсказывать, комфортно ли пожилому человеку с больными коленями гулять в этом районе

Население стареет, и то, насколько комфортно пожилым людям с ограниченной подвижностью передвигаться по своему району пешком, напрямую влияет на их физическую активность и включённость в жизнь города. Исследователи изучили это на данных 257 участников с артрозом колена или историей падений — используя не мнение архитектора «на глаз», а модель TabPFN (готовая к обучению на маленьких наборах данных нейросеть — обычно такие данные слишком скудны для обычных моделей).

Модель угадывала уровень воспринимаемой пешеходной доступности района (низкий, нейтральный, высокий) с точностью 54,9% — заметно лучше стандартных методов вроде «случайного леса» (45,9%) и XGBoost (50,6%). Интереснее вывод не про точность, а про то, что именно влияет на восприятие: сильнее всего на комфорт пешего передвижения влияет не одна характеристика среды, а сочетание нескольких сразу — например, извилистость улиц вместе с долей проезжей части, доступной для машин.

Отдельно показательно: озеленение района само по себе не предсказывало комфорт — оно начинало иметь значение только в связке с личными факторами человека, вроде страха упасть или ощущения «дружелюбности» города к его возрасту. То есть одна и та же городская среда объективно по-разному работает для разных людей — и проектировать «под всех одинаково» здесь не получится.