- SnapCalorie utiliza inteligencia artificial y visión por computadora para obtener un conteo exacto de calorías y un desglose de macronutrientes a partir de una foto tomada con un teléfono móvil.
- La aplicación se distingue por el uso de sensores de profundidad y revisores humanos, lo que permite reducir el error calórico a menos del 20 % en comparación con otras aplicaciones similares.
- El algoritmo de SnapCalorie se ha entrenado con un conjunto de datos exhaustivo de 5000 comidas, lo que garantiza un rendimiento sólido y una estimación precisa de las calorías y porciones de los alimentos.
Wade Norris, cofundador de Google Lens, ha llevado su pasión por impactar positivamente en la vida de las personas a través de la creación de SnapCalorie, una app emergente centrada en la salud.
Esta aplicación utiliza tecnología de inteligencia artificial y visión por computadora para obtener un conteo preciso de calorías y un desglose de macronutrientes de una comida a partir de una foto tomada con un teléfono móvil. SnapCalorie ha recaudado recientemente $2 millones en fondos de inversionistas destacados, respaldando su enfoque único y prometedor.
Diferenciándose de otras aplicaciones similares mediante el uso de sensores de profundidad y revisores humanos
Aunque no es la primera aplicación basada en visión por computadora para contar calorías, SnapCalorie se distingue por su enfoque innovador. Según TechCrunch, Wade Norris destaca el uso de sensores de profundidad en dispositivos compatibles para medir el tamaño de las porciones y un equipo de revisores humanos que brinda una capa adicional de calidad.
Este enfoque combinado permite reducir el error calórico a menos del 20 % en promedio, superando a otras aplicaciones similares que no abordan la estimación precisa del tamaño de las porciones. SnapCalorie se esfuerza por mejorar el status quo al aprovechar una variedad de nuevas tecnologías y algoritmos.
El algoritmo de SnapCalorie ha demostrado un sólido desempeño gracias a su conjunto de datos de entrenamiento único de 5000 comidas. Para crear este conjunto de datos, se tomaron miles de fotos de diversas comidas en condiciones reales y se pesaron todos los ingredientes en una balanza.
A diferencia de la canalización tradicional para entrenar modelos de inteligencia artificial, que se basa en imágenes web públicas etiquetadas por personas, SnapCalorie utilizó este enfoque más preciso y detallado. Si bien el algoritmo puede estar sesgado hacia la comida estadounidense debido a la recopilación inicial de datos, el equipo se esfuerza por mejorar y ampliar su conjunto de datos para incluir otras cocinas culturales.
Palabras de Norris
Norris, en su declaración, no garantiza la precisión del 100% de SnapCalorie. Esto implica que las herramientas de estimación de calorías proporcionadas por esta aplicación deben considerarse como una parte complementaria dentro del contexto nutricional general. Además, destacó una característica importante de SnapCalorie, que es un chatbot impulsado por ChatGPT. Este chatbot ofrece sugerencias de comidas basadas en la ingesta de carbohidratos y las preferencias previas del usuario, junto con la base de datos de valores nutricionales de SnapCalorie.
Según Norris, hay un creciente interés por parte de las personas en comprender lo que están consumiendo para su cuerpo. Los efectos negativos para la salud de alimentos procesados están cada vez más claros. Se ha observado que los usuarios de SnapCalorie aprecian especialmente la aplicación cuando salen a comer, ya que muchos restaurantes no publican información nutricional y, de lo contrario, sería difícil registrar la comida consumida.
En cuanto a la popularidad, SnapCalorie está experimentando un crecimiento saludable y se espera alcanzar a 1000 nuevos usuarios este mes. Actualmente, la empresa se está enfocando en su expansión y no en la monetización. Norris describe la tasa de adopción de la aplicación como «muy conservadora».