Taulant Sulko

8 ianuarie 2016 · 4 min citit

Nu sunt din nou ianuarie, așa că mă gândesc la pierderea în greutate. Pun pariu că și tu ești. Pun pariu că chiar te-ai convins că anul acesta va fi în sfârșit anul tău. Nu numai că veți renunța la „3” (recunoașteți-l, 5) lbs pe care le-ați câștigat înfundându-vă în curcan și biscuiții de Crăciun al bunicii, veți continua până veți fi la fel de amabili ca post-Parks și Rec Chris Pratt . O poți face. Știi că poți.

alimente este

Dacă ești ceva de genul, ai ocolit complet partea planului de antrenament și ai mers direct la cercetarea tehnologiei care va funcționa cel mai bine pentru cei mai noi, mai bine pentru tine. În partea de sus a listei mele este un Fitbit (completat cu scală însoțitoare) și un fel de aplicație de numărare a caloriilor/urmărirea alimentelor.

Este partea aplicației în care am ajuns la primul meu obstacol. Adică, nu poate exista o modalitate mai bună de a-mi înregistra consumul de alimente? Există o mulțime de aplicații care ajută la urmărirea aportului de calorii: Calorie Count, MyFitnessPal, Noomcoach, Fatsecret etc. Dar sunt foarte intensivi și necesită o atenție constantă.

În ultima vreme, visez la o aplicație de numărare a caloriilor, la fel de simplă ca un aparat de fotografiat. Adică, punctează, trage, magia computerului, numărul de calorii presto. Sună ca science fiction? Ei bine, dacă ți-aș spune că am făcut cercetări și se dovedește că această tehnologie (aproape) există deja.

Deci, de ce aplicațiile de recunoaștere a alimentelor nu sunt încă aplicate pe piața consumatorilor?

Un articol din Pop Science raportează că cercetătorul Google, Kevin P. Murphy, a lucrat la o aplicație numită Im2Calories. Aplicația este capabilă să recunoască mâncarea și să numere caloriile doar uitându-se la fotografii statice. Sună promițător, dar conform unui alt articol de la CBC, aplicația funcționează până acum doar în jur de 30% din timp.

A.I. Se antrenează pentru a număra caloriile în fotografiile alimentare

Fie din întâmplare, fie din design, detaliile planurilor Google pentru inteligență artificială (AI) au fost evazive. În…

www.popsci.com

Google a mers până la brevetarea algoritmului care este capabil să recunoască tipul și masa alimentelor. Practic, compară fotografia cu toate imaginile pe care le cunoaște deja. După ce clasifică tipul de alimente, este capabil să atribuie densitatea. Adâncimea și volumul sunt calculate de umbrele pe care obiectul le aruncă. După ce cunoaște volumul și densitatea, calculează masa, care, la rândul său, îi permite să atribuie valoarea calorică masei după ce a recunoscut tipul de hrană.

Mai mulți jucători în joc

SRI (Stanford Research Institute) a lucrat la un proiect similar. De asemenea, brevetează tehnologia care poate recunoaște și măsura volumul de alimente de pe farfurie.

La fel ca Google, tehnologia SRI recunoaște atât alimentele, cât și estimează volumul. Spre deosebire de Google, acesta folosește indicii contextuale și profiluri de utilizator pentru a încorpora date din meniurile restaurantelor în care a fost realizată imaginea.

Tehnologie de recunoaștere a alimentelor SRI International

SRI a dezvoltat și brevetat tehnologia de bază pentru recunoașterea și analiza alimentelor pentru a oferi porți de mâncare și ...

www.sri.com

Această tehnologie este, de asemenea, o lucrare în curs. Într-un articol din revista Time, directorul executiv al SRI Dror Oren recunoaște că „probabil nu puteți obține un număr exact, puteți obține în continuare un interval destul de precis”.

Probabil, va dura ceva timp până când vom începe să vedem ceva cu funcții similare în Apple App Store sau Google Play.

Deoarece nu există aplicații de recunoaștere a alimentelor disponibile publicului, am decis să iau o lovitură la prototiparea unei aplicații mobile.

Cum ar arăta aplicația pentru consumatori dacă ar exista?

Am vrut ca experiența să fie la fel de simplă ca și fotografierea rapidă. Spre deosebire de Instagram, nu este vorba de a obține o mâncare frumoasă - astfel încât utilizatorul să se simtă liber să meargă complet pe Marta Stewart dacă dorește. Nu este nevoie să anulați sau să reporniți. Nu aspectele contează în acest scenariu, ci conținutul și viteza de procesare. O aplicație ca aceasta ar avea, de asemenea, metode mai tradiționale de înregistrare a aportului de calorii, cum ar fi introducerea textului sau scanarea codurilor de bare.

Umorul este bun UX

Folosirea umorului poate face timpii de încărcare mai suportabili. De aceea am inclus câteva linii în limba obrazului, cum ar fi „Uită-te la mâncarea ta”, „Judecând obiceiurile tale alimentare” și „Făcând niște calcule”.

Simplitate

În favoarea simplității, am lăsat în mod intenționat modele GUI comune de viziune pe computer, cum ar fi afișarea procentului de precizie sau a chenarelor din jurul produselor alimentare recunoscute. În schimb, obiectele sunt marcate cu etichete ușor de îndepărtat în caz de greșeală.

Crearea unui UX iertător - atât pentru utilizatori, cât și pentru AI

Interfața de utilizare pentru AI nu este perfectă, dar o putem face să funcționeze facilitând lucrul împreună pentru oameni și roboți. De exemplu. Spuneți că tehnologia nu a captat cantitatea corectă de alimente din fotografia dvs. Puteți face mai ușor pentru oameni să corecteze astfel de numere, ceea ce, la rândul său, va ajuta algoritmul de învățare automată să ia decizii mai bune data viitoare.

Gândul final

În timp ce viziunea computerizată pentru alimente este încă la începuturile sale, merită totuși să ne gândim la următorii pași ai aplicațiilor sale în lumea reală.

Mulțumesc că ai citit.

Nu ezitați să lăsați comentarii aici sau să salutați pe twitter @ TaulantSulko