Am testat Foodvisor, eu; aplicație mobilă care calculează caloriile din farfurie - Știință
Postat pe 14.03.2018 6:00 a.m.
Start-up-ul francez Foodvisor a inventat o aplicație mobilă care identifică alimentele și numără caloriile, folosind fotografii făcute de pe smartphone-ul său.
Foodvisor este un jurnal digital care recunoaște automat alimentele din farfurie datorită algoritmilor de învățare automată.
Îți place să îți iei mesele în fotografie și să le încarci pe Instagram? De ce să nu profitați de fotografiile dvs. pentru a afla câte calorii sunt în farfurie? Asta oferă aplicația „Consilier alimentar”, care vă recunoaște felurile de mâncare și apoi estimează valoarea nutritivă a acestora. În orice caz, aceasta este ambiția afișată de start-up-ul francez și de tinerii săi absolvenți de la Centrale Paris. Aplicația lor mobilă, disponibilă pe iOS și Android, a fost lansată oficial la începutul anului 2018. Cum funcționează acest jurnal digital și își respectă promisiunile? Testul Sciences et Avenir.
O bază de învățare de peste un milion de fotografii
„Am început să ne dezvoltăm tehnologia în 2015, când încă eram studenți la Centrale Paris”, explică Charles Boes, unul dintre cofondatorii Foodvisor. „Cu această ocazie, am putut lucra cu cercetători din Centrale și Inria la algoritmul nostru de viziune pe computer.” De la diplomă, cei 3 rezidenți centrali, Charles Boes, Yann Giret și Gabriel Samain au continuat să lucreze la proiectul lor, până la lansarea primei versiuni a aplicației în februarie 2016. Ambiția lor? „Deveniți„ Shazam ”al mâncării”, îl entuziasmează Charles Boes. Shazam este o aplicație foarte eficientă capabilă să identifice muzică în câteva secunde de ascultare.
OPERAȚIUNE. Principiul consilierului alimentar? Algoritmi de auto-învățare, care practică identificarea fiecărui tip de mâncare dintr-o cantitate mare de imagini. Fiecare fotografie capturată de utilizator și trimisă la serverele Foodvisor se introduce în baza de date de învățare. "Inițial, ne-am antrenat algoritmii pe 10.000 de fotografii. Dar astăzi avem peste un milion de fotografii adnotate și suntem capabili să recunoaștem o mie de alimente diferite", spune Charles Boes. Urmatorul pas ? "Creșteți numărul de alimente recunoscute și îmbunătățiți acuratețea recunoașterii. Următoarea noastră versiune va putea atinge o precizie de 90%", spune co-creatorul companiei.