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La App que mide las calorías de tus fotos de comida

Sólo necesita una foto de lo que hay en el plato. Aún es un proyecto pero empuja los límites de la inteligencia artificial. Eso sí, las ambiciones de Google van mucho más allá de la mesa...

24horas Administrator

Sábado 6 de junio de 2015

BBC Mundo Tecnología

Muchos usuarios viven con el lema de "si no está en Instagram, no lo comiste".

¿Qué nace del cruce entre la pornografía culinaria y el avance de la inteligencia artificial? Una ambiciosa aplicación para contar cuántas calorías hay en las fotos de comida que seguramente pululan en tu celular e inundan redes sociales como Instagram.

Google es la empresa detrás de esta ambiciosa herramienta, que aunque todavía está en desarrollo, ya les está haciendo la boca agua a muchos potenciales usuarios.

La aplicación ya tiene nombre, Im2calories, pero todavía no está disponible.

Google desveló su existencia como proyecto la semana pasada en Boston durante la cumbre tecnológica Rework Deep Learning Summit.

¿Cómo funciona?

La aplicación funciona con inteligencia artificial.

Mmmmmmm... no sé si quiero saber cuántas calorías tiene esto...

Utilizando sofisticados algoritmos que permiten el reconocimiento de imágenes, Im2calories identifica los ingredientes que aparecen en la foto y calibra el tamaño y forma de lo que está en el plato.

Según el investigador de Google que presentó el proyecto en Boston, la herramienta es algo "que la gente realmente quiere y que sería muy útil".

Kevin P Murphy trabaja para el gigante tecnológico en Mountain View, California, y fue uno de los 50 ponentes que hablaron en la cumbre.

Su especialidad es la segmentación semántica de imágenes.

Una de las aplicaciones útiles para esta aplicación, según Murphy, es la de facilitar el proceso de mantener un diario de lo que comemos, sin necesidad de escribir detalles.

Logaritmos que aprenden solitos

La inteligencia artificial es clave para el funcionamiento del buscador de Google y para productos como su recién presentada aplicación para fotografías Google Photos.

De hecho, en 2014 Google pagó US$400 millones por la empresa DeepMind, experta en el campo del aprendizaje profundo, un área específica dentro de la inteligencia artificial.

Y este postre, ¿será un helado, un yogur o un mousse?

Igual que otras tecnologías que está desarrollando Google en este campo, Im2Calories está diseñado de manera que cuanto más es utilizado, mejor funciona: sus complejos logaritmos van aprendiendo ellos solos.

Murphy concedió que la aplicación todavía no está a punto.

"Vale, quizás acertamos las calorías con un margen de error del 20%".

"Vamos a encontrar la media por semana, por mes y por año".

"Así podríamos potencialmente unir la información de mucha gente y empezar a hacer estadísticas a nivel de población. Tengo amigos que trabajan en epidemiología y salud pública que realmente quieren este tipo de datos", dijo Murphy.

En la versión actual del proyecto, según Murphy, si la aplicación es incapaz de determinar con detalle qué tipo de comida hay en plato se puede abrir una lista con las alternativas más probables.

Así que los usuarios pueden corregir el sistema si confunde, por ejemplo, huevos fritos con huevos rotos.

"Incluso si sólo funciona el 30% de las veces, es suficiente para que la gente empiece a usarlo, empecemos a recolectar datos, y vaya mejorando con el tiempo", dijo Murphy durante su presentación.

¿Cómo hará Google para medir las calorías de lo que hay dentro de un tamal o una empanada? Habrá que esperar para saber realmente cuán inteligente puede llegar a ser la aplicación, pero por ahora Google no dio detalles sobre cuándo estará disponible para el público.

¿Y después de la comida?

La misma tecnología de aprendizaje profundo puede ser aplicada a otros servicios, como un "análisis de las calles", según el investigador de Google.

Pero las ambiciones a largo plazo de esta tecnología en desarrollo van mucho más alla de la mesa.

"Si podemos hacer esto con la comida, eso sería lo máximo en aplicaciones", dijo Murphy en la presentación.

"Imagínate que hiciéramos análisis de calles. No sólo decir hay carros, sino cosas como analizar el tráfico, predecir dónde es más probable que haya un espacio para aparcar, etc.", auguró.

"Y como todo esto se aprende a partir de datos, la tecnología es la misma, sólo tienes que cambiar los datos", dijo.

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