Detecci\u00f3n de alimentos mediante el modelo YOLOv8-m. De izquierda a derecha: (a) Rebanada de pizza (b) Idli Sambhar (c) Perrito caliente (d) Baklava. Cr\u00e9dito: Escuela de Ingenier\u00eda Tandon de la Universidad de Nueva York.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\nEl sistema correlaciona el \u00e1rea ocupada por cada alimento con la densidad y los datos de macronutrientes para convertir im\u00e1genes 2D en evaluaciones nutricionales. Esta integraci\u00f3n de los c\u00e1lculos volum\u00e9tricos con el modelo de IA permite un an\u00e1lisis preciso sin intervenci\u00f3n manual, solucionando un desaf\u00edo recurrente en el seguimiento alimentario automatizado.<\/p>\n\n\n\n
El tercer obst\u00e1culo importante ha sido la eficiencia computacional. Los modelos anteriores requer\u00edan demasiada potencia de procesamiento para ser pr\u00e1cticos en tiempo real, lo que a menudo requer\u00eda procesamiento en la nube, lo que generaba retrasos y problemas de privacidad.<\/p>\n\n\n\n
Los investigadores utilizaron una potente tecnolog\u00eda de reconocimiento de im\u00e1genes llamada YOLOv8 con ONNX Runtime (una herramienta que ayuda a que los programas de IA funcionen de manera m\u00e1s eficiente) para crear un programa de identificaci\u00f3n de alimentos que se ejecuta en un sitio web en lugar de como una aplicaci\u00f3n descargable, lo que permite a las personas simplemente visitarlo usando el navegador web de su tel\u00e9fono para analizar las comidas y realizar un seguimiento de su dieta. Al probar una rebanada de pizza, el sistema calcul\u00f3 317 calor\u00edas, 10 gramos de prote\u00edna, 40 gramos de carbohidratos y 13 gramos de grasa, valores nutricionales que coincidieron estrechamente con los est\u00e1ndares de referencia. Obtuvo un rendimiento similar al analizar platos m\u00e1s complejos como el idli sambhar, una especialidad del sur de la India que consiste en pasteles de arroz al vapor con guiso de lentejas, para el cual calcul\u00f3 221 calor\u00edas, 7 gramos de prote\u00edna, 46 gramos de carbohidratos y tan solo 1 gramo de grasa.<\/p>\n\n\n\n
“Uno de nuestros objetivos era garantizar que el sistema funcionara con diversas cocinas y presentaciones de alimentos”, dijo Panindre. “Quer\u00edamos que fuera tan preciso con un perrito caliente (280 calor\u00edas seg\u00fan nuestro sistema) como con el baklava, un pastel de Oriente Medio que nuestro sistema identifica con 310 calor\u00edas y 18 gramos de grasa”.<\/p>\n\n\n\n
Los investigadores resolvieron los desaf\u00edos de los datos combinando categor\u00edas de alimentos similares, eliminando los tipos de alimentos con pocos ejemplos y dando mayor \u00e9nfasis a ciertos alimentos durante el entrenamiento. Estas t\u00e9cnicas ayudaron a refinar su conjunto de datos de entrenamiento, pasando de innumerables im\u00e1genes iniciales a un conjunto m\u00e1s equilibrado de 95.000 instancias en 214 categor\u00edas de alimentos.<\/p>\n\n\n\n
Las m\u00e9tricas de rendimiento t\u00e9cnico son impresionantes: el sistema alcanz\u00f3 una puntuaci\u00f3n media de Precisi\u00f3n Promedio (mAP) de 0,7941 con un umbral de Intersecci\u00f3n sobre Uni\u00f3n (IoU) de 0,5. Para los no especialistas, esto significa que la IA puede localizar e identificar alimentos con precisi\u00f3n aproximadamente el 80% del tiempo, incluso cuando se superponen o est\u00e1n parcialmente ocultos.<\/p>\n\n\n\n
El sistema se ha implementado como una aplicaci\u00f3n web compatible con dispositivos m\u00f3viles, lo que lo hace potencialmente accesible para cualquier persona con un tel\u00e9fono inteligente. Los investigadores describen su sistema actual como una “prueba de concepto” que podr\u00eda perfeccionarse y ampliarse muy pronto para aplicaciones m\u00e1s amplias en el \u00e1mbito de la atenci\u00f3n m\u00e9dica.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s de Panindre y Kumar, los autores del art\u00edculo son Praneeth Kumar Thummalapalli y Tanmay Mandal, ambos estudiantes de maestr\u00eda en el Departamento de Ciencias de la Computaci\u00f3n e Ingenier\u00eda de NYU Tandon.<\/p>\n\n\n\n
Fuente: Tech Xplore<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Toma una foto de tu comida y la inteligencia artificial te dir\u00e1 instant\u00e1neamente el recuento de calor\u00edas, el contenido de grasa y el valor nutricional: no m\u00e1s diarios de alimentos ni conjeturas. Este escenario futurista ahora est\u00e1 mucho m\u00e1s cerca de la realidad, gracias a un sistema de IA desarrollado por investigadores de la Escuela […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":70248,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[14],"tags":[],"class_list":["post-70236","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/70236","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=70236"}],"version-history":[{"count":10,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/70236\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":70247,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/70236\/revisions\/70247"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/70248"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=70236"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=70236"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=70236"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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