Mentre lavorava presso Google, Wade Norris voleva creare un progetto che potesse avere un impatto positivo sulla vita delle persone. È stato cofondatore di Google Lens, l'applicazione di visione artificiale di Google che fornisce informazioni relative agli oggetti che identifica. Ma non fu un successo “completo”.
Diversi anni fa, Norris ha collaborato con Scott Baron, un ingegnere di sistema nel settore aerospaziale, per lanciare una startup incentrata sulla salute chiamata SnapCalorie. SnapCalorie, alimentato dall'intelligenza artificiale, tenta di ottenere un conteggio accurato delle calorie e una ripartizione dei macronutrienti di un pasto da una singola foto scattata con uno smartphone.
SnapCalorie ha raccolto 2 milioni di dollari in finanziamenti da investitori tra cui Accel, Index Ventures, l'ex CEO di CrossFit Eric Roza e Y Combinator. La società aveva precedentemente raccolto $ 125,000 da investitori anonimi in un precedente round di seed.
"Gli esseri umani sono pessimi nel valutare visivamente la dimensione della porzione di un piatto di cibo", ha detto Norris. “SnapCalorie migliora lo status quo combinando una varietà di nuove tecnologie e algoritmi.”
Vale a dire, SnapCalorie non è la prima applicazione basata sulla visione artificiale per il conteggio delle calorie. App come Calorie Mama, Lose It, Foodadviser e Bite.AI hanno tentato la sfida, con vari gradi di successo. Ma ciò che rende SnapCalorie diverso, afferma Norris, è l'uso di sensori di profondità su dispositivi compatibili per misurare le dimensioni delle porzioni e il team di revisori umani per "un ulteriore livello di qualità".
"In media, l'attrezzatura può ridurre l'errore calorico a meno del 20%", afferma Norris. "Esistono altre app in grado di utilizzare l'intelligenza artificiale per il tracciamento del cibo basato su foto, ma nessuna di queste aiuta con la stima delle dimensioni delle porzioni, la parte più importante per ridurre gli errori."
Crediti immagine: SnapCalorie
C’è molto scetticismo nel settore sanitario riguardo agli strumenti di stima delle calorie basati su foto, e per una buona ragione. Nel 2020 quando studi Alcuni dei più popolari contatori di calorie basati sull'intelligenza artificiale, il più accurato, Calorie Mama, si sono rivelati corretti solo circa il 63% delle volte.
Quindi, come è migliorato SnapCalorie? Oltre all’uso di sensori e revisori di profondità, Norris punta a un algoritmo sviluppato dall’azienda che apparentemente può superare una persona nella stima delle calorie in un alimento. Utilizzando l'algoritmo, SnapCalorie identifica i tipi di alimenti in una foto e misura la dimensione della porzione di ciascuno per stimare il contenuto calorico.
I risultati possono essere registrati nel diario alimentare SnapCalorie o esportati su piattaforme alimentari. monitoraggio del fitness come Apple Health.
Le ottime prestazioni riportate dall'algoritmo derivano dal suo esclusivo set di dati di allenamento di 5000 alimenti, afferma Norris, che SnapCalorie ha creato scattando migliaia di foto di ogni pasto, ad esempio zuppe, involtini, oli, "salse misteriose" e altro ancora, utilizzando un robot. piattaforma.
"Ci siamo assicurati che presentassero tutte le condizioni diverse e difficili che vedresti nel mondo reale e abbiamo pesato ogni ingrediente su una bilancia", ha affermato Norris. “La procedura tradizionale per l’addestramento di un modello di intelligenza artificiale consiste nel scaricare immagini web pubbliche, chiedere alle persone di taggare le immagini e quindi addestrare il modello a prevedere tali tag. "Questo non è possibile per il cibo, perché le persone sono molto imprecise nello stimare visivamente le dimensioni delle porzioni, quindi non è possibile convincere le persone a etichettare le immagini dopo il fatto."
Norris ammette che l'algoritmo di SnapCalorie potrebbe essere sbilanciato a favore del cibo americano, dal momento che il team ha raccolto la maggior parte dei dati di formazione iniziali sugli Stati Uniti rispetto alle cucine di altre culture.
Si potrebbe sostenere che, non importa quanto accurato sia l’algoritmo, nessuna app può fornire un resoconto veramente accurato di quante calorie assunte per pasto. Esistono numerose variabili che le app non considerano, come i diversi metodi di cottura e la quantità di tempo necessaria per scomporre i singoli alimenti.
Norris non afferma che SnapCalorie sia accurato al 100%, suggerendo che gli strumenti di stima delle calorie di tale app dovrebbero essere considerati semplicemente un pezzo del più ampio puzzle nutrizionale. Ha evidenziato l'altra caratteristica principale di SnapCalorie, un chatbot basato su ChatGPT, che fornisce suggerimenti sui pasti e le preferenze passate dell'utente, nonché il database dei valori nutrizionali di SnapCalorie.
Crediti immagine: SnapCalorie
“Abbiamo scoperto che l'interesse delle persone nel capire cosa stanno mangiando è in aumento. Gli impatti negativi sulla salute di cose come gli alimenti trasformati stanno diventando sempre più evidenti”, ha affermato Norris. "Ai nostri utenti piace molto SnapCalorie, soprattutto quando escono a mangiare fuori, perché molti ristoranti non pubblicano i valori nutrizionali e altrimenti non avrebbero modo di registrare ciò che mangiano."
A questo punto della popolarità, SnapCalorie sembra crescere a un ritmo salutare: è sulla buona strada per raggiungere 1,000 nuovi utenti questo mese. In quel momento l'azienda era focalizzata sull'espansione piuttosto che sulla monetizzazione, ma Norris descrisse il tasso di consumo come "molto conservativo".
“Il nostro incredibile tasso di crescita organica sembra indicare che la nostra proposta di valore ha una buona risonanza con i consumatori: le persone la provano e la consigliano ai loro amici e familiari”, ha affermato.
