Alimentele joacă un rol important în sănătatea noastră și, din acest motiv, mulți oameni care încearcă să-și îmbunătățească dieta urmăresc adesea ceea ce mănâncă. Un nou articol portabil de la cercetătorii de la Școala de Informatică a Universității Carnegie Mellon îi ajută pe purtători să își urmărească obiceiurile alimentare cu fidelitate.

fitbyte

FitByte, un sistem de detectare noninvaziv, purtabil, combină detectarea sunetului, vibrațiilor și mișcării pentru a crește precizia și a reduce pozitivele false. Ar putea ajuta utilizatorii să-și atingă obiectivele de sănătate urmărind tiparele comportamentale și oferă practicienilor un instrument pentru a înțelege relația dintre dietă și boală și pentru a monitoriza eficacitatea tratamentului.

Dispozitivul urmărește toate etapele consumului de alimente. Detectează mestecarea, înghițirea, gesturile de la mână la gură și vizualele de admisie și poate fi atașat la orice pereche de ochelari de consum. „Senzorii principali ai dispozitivului sunt accelerometre și giroscopuri, care se află în aproape toate dispozitivele în acest moment, cum ar fi telefoanele și ceasurile dvs.”, a spus Mayank Goel, profesor asistent la Institutul de cercetare software și interacțiunea om-computer Institutul.

Un senzor de proximitate în infraroșu detectează gesturile de la mână la gură. Pentru a identifica mestecarea, sistemul monitorizează mișcarea maxilarului utilizând patru giroscopuri în jurul urechilor purtătorului. Senzorii se uită în spatele urechii pentru a urmări flexia mușchiului temporal în timp ce utilizatorul își mișcă maxilarul. Accelerometrele de mare viteză plasate lângă casca ochelarilor percep vibrațiile gâtului în timpul înghițirii. Această tehnologie abordează provocarea de lungă durată de a detecta cu precizie consumul de alcool și consumul de lucruri moi, cum ar fi iaurtul și înghețata.

O cameră mică din partea din față a ochelarilor îndreaptă în jos pentru a capta doar zona din jurul gurii și se aprinde numai atunci când modelul detectează utilizatorul că mănâncă sau bea. „Pentru a aborda problemele de confidențialitate, în prezent procesăm totul offline”, a spus Abdelkareem Bedri, doctorand HCII. „Imaginile capturate nu sunt partajate nicăieri, cu excepția telefonului utilizatorului.”

În acest moment, sistemul se bazează pe utilizatori pentru a identifica mâncarea și băutura din fotografii. Însă echipa de cercetare are planuri pentru o desfășurare mai mare a testelor, care va furniza datele de care modelele de învățare profundă trebuie să discearnă automat tipul de alimente.

FitByte a fost testat în cinci situații fără restricții, inclusiv o întâlnire la prânz, vizionarea la televizor, o gustare rapidă, exerciții fizice într-o sală de sport și drumeții în aer liber. Modelarea unor astfel de date zgomotoase permite algoritmului să generalizeze condițiile.

"Echipa noastră poate prelua date despre senzori și poate găsi modele de comportament. În ce situații consumă cel mai mult oamenii? Mănâncă din greșeală? Mănâncă mai mult când sunt singuri sau alături de alte persoane? De asemenea, lucrăm cu medici și practicanți pe problemele pe care ar dori să le rezolve ", a spus Goel.

Echipa va continua să dezvolte sistemul prin adăugarea mai multor senzori neinvazivi care vor permite modelului să detecteze nivelurile de glucoză din sânge și alte măsuri fiziologice importante. Cercetătorii creează, de asemenea, o interfață pentru o aplicație mobilă care ar putea partaja date cu utilizatorii în timp real.