Google y su app Im2Calories cuentan las calorías de tus fotos

Kevin Murphy, conocido investigador científico de Google, dio a conocer recientemente un proyecto basado en el análisis de fotos de alimentos y estimar el número de calorías a través de sofisticados algoritmos.

El nombre del sistema es Im2Calories, y, por ejemplo, mediante 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.

Im2Calories pretende simplificar el proceso, 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.

Funcionamiento de Im2Calories

Si profundizamos un poco más en su funcionamiento, consiste en vincular el análisis visual - en este caso, determinado 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.

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.

Según Murphy:

Si somos capaces de llevar a cabo este proceso con alimentos, esto es solo el punto de partida"