NYU Tandon Mühendislik Okulu'ndan geliştirilen yapay zeka destekli sistem, besinleri takip etmeyi kolaylaştırıyor. Artık kalori saymak ve besinleri manuel olarak girmek yerine, sadece bir fotoğraf çekmek yeterli olacak.
Bu yenilikçi sistem sayesinde, beslenme alışkanlıklarınızı izlemek daha hızlı ve basit hale gelecek.
Besin değerini hesaplıyor
IEEE Mobil Bilişim ve Sürdürülebilir Bilişim Uluslararası Konferansı'nda sunulan bir makalede tanıtılan bu teknoloji, görüntülerdeki gıda maddelerini tanımlayarak porsiyon boyutlarını tahmin ederek ve besin değerlerini hesaplıyor.
Kilo kontrolü sağlamak mümkün
Derin öğrenme algoritmalarını kullanan bu mobil uyumlu web aracı, kullanıcıların beslenme alışkanlıklarını daha sağlıklı bir şekilde yönetmelerine yardımcı olacak. Bu yenilikçi araç, milyonlarca insanın kilo kontrolü, diyabet ve diğer diyetle ilgili sağlık sorunlarıyla başa çıkmasına yardımcı olabilir.
Sistemde 95 bin görüntü var
Makalenin ortak yazarı ve NYU Abu Dhabi'de Makine Mühendisliği Profesörü ve NYU Tandon'da Küresel Ağ Profesörü olan Sunil Kumar şöyle açıklıyor:
“Yiyeceklerin görsel çeşitliliği şaşırtıcıdır. Standart görünüme sahip üretilmiş nesnelerin aksine, aynı yemek onu hazırlayan kişiye göre önemli ölçüde farklı görünebilir. Bir restorandaki burger başka bir yerdeki burgere pek benzemez ve ev yapımı versiyonları karmaşıklığa başka bir katman daha ekler.”
Bunu aşmak için NYU ekibi, benzer gıda maddelerini kategorilere ayıran ve doğruluğu artırmak için eğitim verilerini iyileştiren gelişmiş bir tanıma modeli geliştirdi.
Sistem, 214 gıda kategorisini kapsayan 95 bin görüntü üzerinde eğitildi ve çok çeşitli mutfaklarda güvenilir tanımlama sağlandı.
Hassas kalori sayımlarının doğru bir şekilde tahmin edilmesinin oldukça zor olduğunu anlatan Prof. Kumar, “NYU sistemi, görüntü işlemeyi kullanarak bir tabaktaki yiyeceğin fiziksel alanını ölçmek ve bunu besin verileriyle ilişkilendirmek için hacimsel analizi bir araya getirdi. Bu yenilik, kullanıcıların porsiyon ayrıntılarını manuel olarak girmesini gerektirmeden doğru kalori hesaplamaları yapılmasını sağlıyor” şeklinde konuştu.
Sistemde baklava bile var
NYU Tandon'da Doçent ve baş yazar olan Prabodh Panindre şunları söyledi:
“Hedeflerimizden biri, sistemin çeşitli mutfaklarda ve yiyecek sunumlarında çalışmasını sağlamaktı. Sistemimize göre 280 kalori olan bir sosisli sandviçte olduğu kadar, sistemimizin 310 kalori ve 18 gram yağ içerdiğini belirlediği bir baklavada da aynı doğrulukta olmasını istedik.”
