Aplicațiile contează caloriile din vasele fotografiate - testul nostru arată deficiențe - economie -
de Raffael Schuppisser - Aargauer Zeitung
Aplicația nu a recunoscut toate ingredientele de pe pizza.
Măslinele devin ciuperci, curry indian devine sos de roșii: aplicațiile care folosesc inteligența artificială pentru a calcula numărul de calorii din meniuri și-au atins limitele de mai multe ori în test.
Salata de roșii și mozzarella este recunoscută în mod fiabil. O singură apăsare a declanșatorului de pe camera telefonului mobil și, câteva secunde mai târziu, afișajul afișează 532 de calorii lângă fotografia vasului. Chiar și inelele de ceapă cu care este garnisită salata au fost identificate corect prin algoritmul de recunoaștere a imaginii.
Aplicația care urmărește simplificarea numărării caloriilor se numește Snics. A fost dezvoltat de start-up-ul austriac 360 Factory. Numele este o combinație a termenilor „gustări” și „imagini”, explică Gerd Sumah, CEO și fondator. Aplicația se bazează pe o bază de date de imagini cu zeci de mii de feluri de mâncare. Fotografia realizată este analizată cu ajutorul inteligenței artificiale și comparată cu imaginile din baza de date pentru a putea prezenta utilizatorului informațiile nutriționale ale alimentelor. «Tot ce trebuie să faci este să faci o poză cu mâncarea ta. Restul se întâmplă în fundal ”, explică Sumah.
„Pornografia alimentară” a devenit o tendință
După cum se știe, pe Internet nu lipsesc fotografiile cu mâncare. Fotografierea mâncărurilor a devenit o tendință, iar termenul „pornografie alimentară” a devenit un cuvânt cheie. Dacă un algoritm poate acum cuantifica valorile nutriționale ale vaselor înregistrate fotografic, acest lucru poate fi perfect asociat cu o a doua tendință a erei digitale: măsurarea de sine sau mișcarea „sinului cuantificat”.
Nu mai sunt doar oameni pricepuți în tehnologie care poartă brățări care numără pașii și analizează fazele somnului. Companiile de asigurări de sănătate promovează deja astfel de aplicații. Astfel de date sunt complet complete doar dacă nu știi doar câte calorii ai ars în timpul exercițiilor, dar și câte ai consumat. Până acum, auto-inspectorul trebuia să introducă acest lucru în aplicație manual. Un program de recunoaștere a imaginilor precum Snics face acest lucru mult mai ușor.
citește și
Curry-ul copleșește AI
Ceea ce a funcționat uimitor de bine cu salata de roșii și mozzarella nu funcționează perfect cu pizza care urmează ca fel principal. Șunca este recunoscută, dar măslinele sunt confundate cu ciuperci. Cu toate acestea, principala problemă cu Snics este diferită: dimensiunea porțiunii nu este înregistrată de inteligența artificială. Indiferent dacă fotografiați întreaga pizza sau doar o felie: rămâne la 873 de calorii. Utilizatorul poate reajusta dimensiunea porțiunii. Cu toate acestea, este posibil ca sursa erorii să fie considerabilă.
O altă problemă: aplicația nu recunoaște dacă este vorba de mozzarella convențională (100 de grame conțin aproximativ 250 de calorii) sau versiunea ușoară (în jur de 160 de calorii). În spatele fiecărui ingredient identificat, explică Sumah, există o rețetă standard care este specificată de echipa nutrițională a start-up-ului.
Aplicația își atinge limitele atunci când vine vorba de recunoașterea unui preparat indian cu curry. La prima încercare, algoritmul a ghicit orezul cu sos de roșii. Amestecați energic o dată cu o furculiță și fixați din nou: aplicația suspecta acum un curry vegetarian. Cinci minute mai târziu, presupusul fel de mâncare vegetal s-a transformat în „orez Basmati cu curcan mărunțit”. În acest caz, însă, s-a făcut intervenție manuală. „Dacă un fel de mâncare nu este recunoscut corect de inteligența artificială, echipa noastră de dietetici din fundal se ocupă de corectarea rezultatelor”, spune Sumah.
Asistentul Samsung face și calculele
Snics nu este singura aplicație care poate calcula caloriile pe baza fotografiilor. De exemplu, Samsung a integrat o funcție corespunzătoare în asistentul personal Bixby pentru noile sale smartphone-uri. Și există aplicația cu numele promițător Lose it!, Dar a oferit rezultate semnificativ mai proaste decât Snics în testul nostru scurt. Google cercetează, de asemenea, o astfel de tehnologie de ani de zile, dar aplicația Im2Calories care a fost prezentată nu a făcut-o încă comercializabilă.
Acest lucru arată cât de dificil este să recunoști toată mâncarea din ea dintr-un vas fotografiat. Acest lucru este probabil mai dificil pentru inteligența artificială decât identificarea celulelor canceroase ale pielii pe o imagine tomografică computerizată. Pentru că aici AI punctează mai bine în testele științifice decât radiologii experimentați.
Dar cum ar trebui să fie posibil să recunoaștem ingrediente individuale într-o tocană pulpoasă, de exemplu, fără a le gusta? Nici ochiul uman nu poate. Se poate aștepta mult de la AI, dar miracolele nu fac parte din ea.