научете се от потребителите за подобряване

Im2Calories е проект на Google, който съчетава модата да правите снимки на храни, за да ги споделяте в мрежите с тенденцията на „приложения“, които отчитат дневните калории, които приемаме

Ако интернет е място, пълно с снимки на котки, снимките на храни са точно след това. Нещо, от което инженерите на Google са решили да се възползват от следващия си проект за изкуствен интелект: алгоритъм, наречен Im2Calories, който е способен да преброи калориите в чиния с храна, използвайки снимка.

google

Идеята е да се обединят две тенденции: тези на фотографията на храни, които са толкова модерни (дори The New York Times публикува видео урок за правене на по-апетитни снимки) и тези на приложения, които ни помагат да спазваме диети и да отслабваме въз основа на записването на това, което ядат и по този начин правят изчисление на дневния ни калориен прием.

Проектът беше представен от Кевин Мърфи, учен от Google, по време на конференцията Rework Deep Learning в Бостън. Както той обясни, те все още работят по алгоритъма, който ще може да анализира снимка, да определи кои храни са изобразени, техния размер от референции като чинията, върху която са поставени и други предмети и по този начин да изчисли броя на калории, които сме на път да консумираме. Освен това не ви трябват снимки със супер висока разделителна способност, достатъчно е с тези, които обикновено се качват в приложения като Instagram.

С това проследяването на калориите ще бъде по-лесно и по-малко досадно, тъй като няма да се налага да въвеждате храна на ръка в приложение или да изчислявате количествата. Системата ще го направи автоматично, но позволява на потребителя да прави корекции. Всъщност авторите на алгоритъма разчитат на него, тъй като като се коригира, той се учи и усъвършенства, за да предложи по-точни изчисления: „Ако работи само 30% от времето, ще е достатъчно хората да започнат да използват по този начин ще събираме данни и те ще се подобряват с времето ".

Извличане на колективни данни за хранителните навици

Im2Calories комбинира визуален анализ с разпознаване на образци, за да определи как изглежда това, което виждате на снимка, и го свързва с огромното количество информация за калориите в храната в интернет. В допълнение, както казваме, той е способен да се учи от грешките си, за да се подобри по начин, който минимизира времето, което потребителите трябва да отделят, за да работи все по-точно.

Ще усредняваме калориите седмично, или месечно, или годишно и ще можем да събираме колективна информация и да започнем да правим статистически данни за населението

Но абсолютната точност в момента не е приоритет, както самият Мърфи обясни: "Добре, може да изпуснем изчислението с 20%, но няма значение. Ще намерим седмичната, месечната или годишната средна стойност и можем да съберем информация от различни хора и да започнем да правим статистика за населението. Имам колеги изследователи в областта на епидемиологията и общественото здравеопазване, които може да се интересуват много от тези данни. " С нарастващия проблем със затлъстяването в много развити страни, това масивно събиране на данни може да бъде много полезно за научаването на повече за нашите хранителни навици.

Google току-що патентова технологията зад Im2Calories и вече показа, че крайната й цел е много по-широка от простото преброяване на калориите. "Представете си, че бихме могли да направим анализ на сценарии на улицата. Не просто да кажем, че на кръстовище има автомобили, това е скучно, но да намерим колите, да ги преброим, да им присвоим характеристики като това къде търсят. например, където най-вероятно ще бъде следващото място за паркиране. " Тъй като всичко ще се основава на една и съща технология, само данните ще трябва да се променят, а алгоритъмът ще свърши останалото.