Während seiner Arbeit bei Google wollte Wade Norris ein Projekt ins Leben rufen, das sich positiv auf das Leben der Menschen auswirken könnte. Er war Mitbegründer von Google Lens, der Computer-Vision-Anwendung von Google, die Informationen zu den von ihr identifizierten Objekten bereitstellt. Aber es war kein „vollständiger“ Erfolg.
Vor einigen Jahren gründete Norris zusammen mit Scott Baron, einem Systemingenieur in der Luft- und Raumfahrtindustrie, ein auf Gesundheit ausgerichtetes Startup namens SnapCalorie. SnapCalorie basiert auf künstlicher Intelligenz und versucht, aus einem einzigen Foto, das mit einem Smartphone aufgenommen wurde, eine genaue Kalorienzahl und Makronährstoffaufschlüsselung einer Mahlzeit zu ermitteln.
SnapCalorie sammelte 2 Millionen US-Dollar an Finanzmitteln von Investoren wie Accel, Index Ventures, dem ehemaligen CrossFit-CEO Eric Roza und Y Combinator. Das Unternehmen hatte zuvor in einer früheren Seed-Runde 125,000 US-Dollar von ungenannten Investoren eingesammelt.
„Menschen sind schlecht darin, die Portionsgröße eines Tellers visuell einzuschätzen“, sagte Norris. „SnapCalorie verbessert den Status Quo durch die Kombination einer Vielzahl neuer Technologien und Algorithmen.“
Das heißt, SnapCalorie ist nicht die erste auf Computer Vision basierende Anwendung zum Zählen von Kalorien. Apps wie Calorie Mama, Lose It, Foodadviser und Bite.AI haben sich der Herausforderung gestellt, mit unterschiedlichem Erfolg. Aber was SnapCalorie anders macht, ist laut Norris die Verwendung von Tiefensensoren auf kompatiblen Geräten zur Messung der Portionsgrößen und das Team menschlicher Prüfer für „eine zusätzliche Qualitätsebene“.
„Im Durchschnitt kann die Ausrüstung den Kalorienfehler auf weniger als 20 % reduzieren“, sagt Norris. „Es gibt andere Apps, die KI für die fotobasierte Lebensmittelverfolgung nutzen können, aber keine davon hilft bei der Schätzung der Portionsgröße, dem wichtigsten Teil der Fehlerreduzierung.“
Bildnachweis: SnapCalorie
In der Gesundheitsbranche herrscht große Skepsis gegenüber fotobasierten Kalorienschätzungstools, und das aus gutem Grund. Im Jahr 2020 beim Lernen Einige der beliebtesten KI-basierten Kalorienzähler, der genaueste, Calorie Mama, erwiesen sich nur in etwa 63 % der Fälle als richtig.
Wie hat sich SnapCalorie verbessert? Über den Einsatz von Tiefensensoren und Prüfern hinaus weist Norris auf einen vom Unternehmen entwickelten Algorithmus hin, der offenbar einen Menschen bei der Schätzung der Kalorien in einem Lebensmittel übertreffen kann. Mithilfe des Algorithmus identifiziert SnapCalorie die Arten von Lebensmitteln auf einem Foto und misst die Portionsgröße jedes einzelnen, um den Kaloriengehalt abzuschätzen.
Die Ergebnisse können im SnapCalorie-Ernährungstagebuch erfasst oder auf Lebensmittelplattformen exportiert werden. Fitness-Tracking wie Apple Health.
Die berichtete starke Leistung des Algorithmus beruht auf seinem einzigartigen Trainingsdatensatz von 5000 Lebensmitteln, sagt Norris, den SnapCalorie erstellt hat, indem er mithilfe eines Roboters Tausende Fotos von jeder Mahlzeit gemacht hat, zum Beispiel Suppen, Wraps, Öle, „geheimnisvolle Saucen“ und mehr Plattform.
„Wir stellten sicher, dass sie alle unterschiedlichen und herausfordernden Bedingungen hatten, die man in der realen Welt vorfinden würde, und wogen jede Zutat auf einer Waage ab“, sagte Norris. „Die traditionelle Pipeline zum Trainieren eines KI-Modells besteht darin, öffentliche Webbilder herunterzuladen, die Bilder von Leuten markieren zu lassen und dann das Modell zu trainieren, um diese Tags vorherzusagen. „Bei Lebensmitteln ist dies nicht möglich, da die Menschen sehr ungenau darin sind, Portionsgrößen visuell einzuschätzen, sodass man die Menschen nicht dazu bringen kann, Bilder im Nachhinein zu kennzeichnen.“
Norris gibt zu, dass der Algorithmus von SnapCalorie möglicherweise auf amerikanisches Essen ausgerichtet ist, da das Team die meisten seiner anfänglichen Trainingsdaten über die Küche der USA im Vergleich zu Küchen aus anderen Kulturen gesammelt hat.
Man könnte argumentieren, dass, egal wie genau der Algorithmus ist, keine App wirklich genau angeben kann, wie viele Kalorien man pro Mahlzeit zu sich nimmt. Es gibt eine Reihe von Variablen, die von Apps nicht berücksichtigt werden, beispielsweise unterschiedliche Kochmethoden und die Zeit, die zum Zerkleinern einzelner Lebensmittel benötigt wird.
Norris behauptet nicht, dass SnapCalorie 100 % genau ist, was darauf hindeutet, dass die Kalorienschätzungstools dieser App lediglich als ein Teil des größeren Ernährungspuzzles betrachtet werden sollten. Er hob die andere wichtige Funktion von SnapCalorie hervor, einem von ChatGPT betriebenen Chatbot, der Essensvorschläge und frühere Vorlieben eines Benutzers sowie die Nährwertdatenbank von SnapCalorie bereitstellt.
Bildnachweis: SnapCalorie
„Wir haben festgestellt, dass das Interesse der Menschen, zu verstehen, was sie essen, zunimmt. Die negativen gesundheitlichen Auswirkungen von Dingen wie verarbeiteten Lebensmitteln werden immer deutlicher“, sagte Norris. „Unseren Nutzern gefällt SnapCalorie sehr gut, besonders wenn sie essen gehen, da viele Restaurants keine Nährwerte veröffentlichen und sonst keine Möglichkeit hätten, zu erfassen, was sie essen.“
Was die Popularität angeht, scheint SnapCalorie in einem gesunden Tempo zu wachsen: Es ist auf dem besten Weg, diesen Monat 1,000 neue Benutzer zu erreichen. Das Unternehmen konzentrierte sich zu diesem Zeitpunkt eher auf Expansion als auf Monetarisierung, aber Norris beschrieb die Burn-Rate als „sehr konservativ“.
„Unsere unglaubliche organische Wachstumsrate scheint darauf hinzudeuten, dass unser Wertversprechen bei den Verbrauchern gut ankommt: Die Leute probieren es aus und empfehlen es ihren Freunden und ihrer Familie“, sagte er.
