Im2Calories може розрахувати калорії в страві, проаналізувавши фото. Найдосконаліший проект ШІ щодо харчових продуктів

Їжа та калорії - в центрі найпоширенішого пошуку Google. Штучний інтелект (ШІ), який лежить в основі пошукової системи Google, все більше стає центром стратегії компанії, яка з цієї причини придбала DeepMind у 2014 році: 14 мільярдів доларів на розвиток Deep Learning, але Google не зупиняється там він інтегрував робототехніку, автономні машини та безпілотники для доставки своїм працівникам.

Їжа та калорії при вивченні штучного інтелекту.

Але що робили експерти Google AI останнім часом? Одним словом: їжа.На саміті Rework Deep Learning Summit у Бостоні дослідник Google Кевін Мерфі розкрив проект, пов’язаний із дуже складними алгоритмами глибокого навчання, які аналізують статичні зображення їжі та оцінюють кількість калорій у цій тарілці або їжі. Im2Calories Система, яка, переглядаючи зображення, підраховує присутні продукти і може скласти уявлення про калорії залежно від розміру окремих продуктів та соусів або соусів, пов’язаних з ними. Але, крім того, Im2Calories не вимагає зображень з високою роздільною здатністю, наприклад, формат Instagram, цілком придатний для аналізу.

може

Підрахувати калорії простим способом

Призначення Im2Calories - спростити обробку харчового щоденника, ідентифікуючи продукти, не вводячи їх вручну в програму. напівавтоматична система, яка може бути офіційно запущена, коли досягається точність ідентифікації харчових продуктів 30%, оскільки завдяки широкомасштабному використанню система зможе автономно оптимізуватися за короткий час. Проблема ожиріння та шкідливої ​​їжі (шкідливої ​​їжі), яка продається за смішно низькими цінами, досі залишається чумою в США, і комерційна версія Im2Calories може підвищити популярність системи та покращити харчові звички багатьох, як і багато інші програми глибокого навчання, він поєднує візуальний аналіз із схемами розпізнавання.

Im2Calories вчиться розпізнавати їжу і стає більш точним при підрахунку калорій

Im2Calories може асоціювати ряд змінних, пов’язаних з калоріями, із зовнішнім виглядом їжі, і вона була розроблена з глибокими здібностями до навчання, тому її можна покращити завдяки частому вживанню. Метою багатьох систем глибокого навчання є мінімізація часу, необхідного для надання даних для підвищення продуктивності та зручності користування.

Оцініть калорії за допомогою пікселів

Im2Calories фокусується на пікселях на зображенні, тому чим більша кількість доступних зображень, тим точніше розпізнавання не тільки їжі, але й калорійності. Незважаючи на надзвичайну відсутність точності на даний момент, за словами Мерфі, Im2Calories виявиться революційним. Для мене очевидно, що люди знайдуть цей інструмент корисним. Ваша оцінка калорій, ймовірно, впаде щонайменше на 20%, але це не має значення. Це буде питання місяців, тижнів чи років, але ми можемо значно підвищити точність. І тепер ми можемо почати думати про приєднання інформації від великої кількості людей, щоб отримати більш точну статистику. У мене є колеги, які працюють у галузі охорони здоров’я, і всі вони зацікавлені в цьому рішенні.

Im2Calories, запатентована система

Нещодавно Google запатентував Im2Calories, а Мерфі відмовився повідомляти подробиці про офіційний реліз. Якщо ми зможемо застосувати цю технологію до продуктів харчування, Google зможе застосувати її до нескінченної кількості областей, таких як розташування автомобілів, підрахунок транспортних засобів на вулиці, урізноманітнення ідентифікованих автомобілів та визначення шляху, в який вони їдуть. Ми могли б почати робити аналіз дорожнього руху або робити прогнози щодо паркування. І оскільки все починається з даних, технологія не зміниться, а лише дані.