Голосовий контролер калорій може допомогти людям схуднути
28 березня 2016 р. - Останнє оновлення 29 березня 2016 р. О 13:41 за Гринвічем
Додаток має на меті забезпечити зручний спосіб запису харчової інформації про кожен прийом їжі. Хоча ефективний, метод трудомісткий і схильний до помилок при оцінці кількості калорій.
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту (MIT) нещодавно представили веб-прототип системи мовного контролю харчування, що реєструється.
Система використовує онлайнову базу даних, що ведеться Міністерством сільського господарства США (USDA), для отримання харчових даних, які система розпізнає в результаті усного введення користувачем.
Система поєднує зображення разом із даними, що дозволяє користувачеві додатково вдосконалювати їх опис.
Партнерство MIT та TuftsU
"Якщо користувач мав описати точні кількості їжі, уточнення можуть бути здійснені усно", - сказав Джеймс Гласс, старший науковий співробітник лабораторії комп'ютерних наук та штучного інтелекту MIT (CSAIL), а також керівник групи розмовної мови.
"Користувач, який починає з того, що сказав:" На сніданок я отримав миску вівсянки, бананів і склянку апельсинового соку ", може внести поправку:" У мене було половину банана ", і система оновить дані, показує про банани, залишаючи решту незмінними ".
Система є результатом співпраці між дослідниками MIT та командою дієтологів з Університету Тафтса. Команда Тафтса вже експериментувала з програмами для мобільних телефонів для реєстрації споживання калорій, перш ніж наближатися до CSAIL.
"Дієтологи" Тафтса "вважали, що програми, які допомагають людям намагатися реєструвати їжу, бувають трохи нудними, і тому люди не встигають за ними", - сказав Гласс.
"Тому вони шукали шляхи, які були точними та простими для введення інформації".
Розпочали дослідники, зосередившись на двох конкретних проблемах. Потрібно було, щоб система визнала, що якщо користувач сказав: “чаша вівсяної каші”, інформація про поживність вівсяної каші була важливою. Однак, якщо фраза "вівсяне печиво" була вимовлена, система повинна була визнати, що харчова інформація тут не має значення.
Команда звернулася до краудсорсингової платформи Amazon Mechanical Turk, де вони попросили волонтерів описати, що вони їли за останні їжі. Потім відповідні слова були позначені в описі як назви продуктів, кількості, назви торгових марок або модифікатори назв продуктів.
Отже, у фразі «чаша вівсяної каші» «чаша» - це кількість, а «вівсяна каша» - це їжа, а в «вівсяному печиві» вівсяна каша є модифікатором.
Коли команда позначила близько 10 000 описів страв, тоді були використані алгоритми машинного навчання, щоб визначити закономірності у взаємозв'язку між словами, щоб визначити їх функціональну роль.