Una nueva app de Google calculará las calorías de tu menú con una foto
¿Te imaginas poder saber cuántas calorías contiene tu plato con tan solo una foto?, ese es el último proyecto que está desarrollando Google, basado en la tecnología IA, y que podría resultar de gran ayuda para luchar contra la obesidad.
De manera más o menos intencionada, Google está tratando de evitar dar demasiados detalles con respecto a su nuevo proyecto basado en tecnologías de inteligencia artificial (IA). Este tipo de tecnología ha sido la base del motor de búsqueda de la compañía, y el motivo que la ha llevado a alcanzar tan elevada notoriedad. El propósito en la adquisición de DeepMind por 400 millones de dólares en 2014 fue hacerse con la experiencia de esta firma británica en investigación sobre ‘aprendizaje profundo’, e impulsar así este potencial clave.
Además, según declara Erik Sofge en Popular Science, Googleplex ha absorbido algunas de las mentes más brillantes en el campo de la IA, así como las empresas de robótica más nombradas, asignando oficialmente a parte de dicho grupo de expertos en campos como los vehículos sin conductor, drones de reparto y otros proyectos relativos a IA, ya anunciados públicamente. Pero, ¿qué se traen exactamente entre manos dichos expertos de Google?. La respuesta es la comida.
En la Cumbre Reward Deep Learning de esta semana en Boston, el investigador científico de Google, Kevin Murphy, dio a conocer un proyecto basado en analizar fotos de alimentos y hacer estimaciones del número de calorías a través de sofisticados algoritmos. El nombre del sistema es Im2Calories, y, por poner un ejemplo, mediante la visión de una imagen es capaz de detectar dos huevos, dos tortitas y tres lonchas de tocino. A partir de ahí, el sistema mide el tamaño de cada porción de alimento en relación al plato, y de igual manera con los condimentos. Además, Im2Calories no precisa de imágenes de alta resolución, le sirven fotos de calidad estándar como las realizadas en Instagram.
En cuanto a la suma de las calorías, con Im2Calories se pretende simplificar el proceso al mantener un plan de alimentación diario, gracias a la identificación de los alimentos sin que sea necesario insertarlos manualmente en una aplicación, y haciendo uso de estimaciones de las variables persistentes, tales como los tamaños de las porciones. "Lo haremos semi-automatizado", declaró Murphy durante su presentación, señalando que es posible corregir el software utilizando los menús desplegables, si se da el caso de que confunda los huevos fritos por escalfados, o bien se produzca una lectura totalmente errónea. "Aunque solo funcionara el 30 % de las veces, sería suficiente para que la gente lo empezara a utilizar, para que recabemos datos, y mejoremos el proceso con el tiempo", dijo Murphy.
Dada la gran preocupación existente en EE.UU sobre el problema de la obesidad, está claro que una versión comercial de Im2Calories será muy bien acogida.
Cómo funciona Im2Calories
Si profundizamos un poco más en su funcionamiento, como con otras muchas aplicaciones de ‘aprendizaje automático’, consiste en vincular el análisis visual - en este caso, determinando por la profundidad de cada píxel de la imagen - con un reconocimiento de patrones. Im2Calories establece conexiones entre lo que detecta en una porción de alimento y una extensa base de datos disponibles sobre calorías.
Im2Calories está diseñado para ir perfeccionándose a medida que se utiliza. Su objetivo es reducir al mínimo la cantidad de tiempo empleado en alimentar o examinar una unidad de software, y mejorar así su rendimiento. Cuando Im2Calories lee que se trata de una hamburguesa, es porque los píxeles de la imagen se asemejan a los de la fotos registradas de hamburguesas. Para que el aprendizaje profundo resulte eficaz, extrayendo los matices principalmente de fuentes de audio, vídeo, imágenes fijas y textos, tiene que tener al menos un cierto grado de autosuficiencia.
Aún en el supuesto de que Im2Calories no llegara a ser completamente preciso, Murphy cree que igualmente causará impacto. "Para mí es obvio que la gente desea algo así y que va a ser muy útil", dijo. "Está bien, puede que solo obtengamos el 20 % de las calorías, no importa. Haremos promedios de más de una semana o de un mes o un año. Y podremos ir reuniendo información de muy diversas personas para empezar las estadísticas a nivel de población. Tengo colegas en epidemiología y salud pública que están muy interesados".
Google ha iniciado recientemente el proceso de patente para Im2Calories, y Murphy no quiso dar detalles de la fecha en que podría estar disponible. Sin embargo, el objetivo a largo plazo de esta tecnología tiene un mayor alcance. Y, es obvio que Google tratará de buscarle el mejor ajuste. "Si somos capaces de llevar a cabo este proceso con alimentos, esto es solo el punto de partida", dijo Murphy. "Podríamos imaginar posibles análisis de otro tipo de escenarios, como por ejemplo, en las calles, con el fin de localizar vehículos, o contar el número de coches, obtener características, etc. Lo cual nos serviría para hacer previsiones en cuanto a posibilidad de lugar de estacionamiento, entre otras opciones. Y puesto que la tecnología es la misma, tan solo cambiarían los datos".
Si finalmente se terminan desarrollando esos robots en los coches capaces de detectar en qué bloque hay más probabilidad de encontrar un aparcamiento libre dentro de diez minutos, no cabe duda de que las tecnologías IA basadas en el ‘aprendizaje profundo’ seguirán despertando cada vez mayor interés por parte de Silicon Valley.
