SnapCalorie 利用人工智慧從照片估算食物的熱量
作者：凱爾·威格斯
Wade Norris 曾在 Google 工作時，希望建立一個能夠對人們生活產生積極影響的專案。他共同創立了 Google Lens，這是 Google 的一個基於計算機視覺的應用程式，可以顯示與其識別的物體相關的訊息。但這還不夠滿足他的需求。因此幾年前，Norris 與航空航天行業的系統工程師 Scott Baron 合作創立了一家名為 SnapCalorie 的健康新創公司。SnapCalorie 利用人工智慧技術，試圖透過使用智慧手機拍攝的單張照片來準確計算一餐的熱量和宏量營養成分。本月，SnapCalorie 從包括 Accel、Index Ventures、前 CrossFit CEO Eric Roza 和 Y Combinator 在內的投資者獲得了 200 萬美元的融資。該公司先前在種子輪融資中從未透露的投資者那裡籌得了 12.5 萬美元。
照片驅動的熱量估計工具在健康行業中被質疑
“人類在視覺上估計一盤食物的分量大小方面表現很差”，Norris 說道，“SnapCalorie 結合了各種新技術和算法，可以改進現狀。”要明確的是，SnapCalorie 並不是第一個基於計算機視覺的熱量計數應用程式。諸如 Calorie Mama、Lose It、Foodadviser 和 Bite.AI 等應用程式都曾嘗試過這種功能，並取得了不同程度的成功。但是 Norris 聲稱 SnapCalorie 與眾不同之處在於它利用支援的裝置上的深度感測器來測量食物的分量大小，並由一支人工審核團隊提供“更高的質量保證”。Norris 表示“平均而言，我們的團隊能夠將熱量誤差降至不到 20%。”他說：“還有其他應用程式可以利用人工智慧進行基於照片的餐飲追蹤，但他們沒有幫助估計食物的分量大小，而這是減少誤差最重要的部分。”
然而對於基於照片的估計熱量工具，健康行業中存在許多懷疑，原因是有一項 2020 年的研究發現，一些使用人工智慧的熱量計數器中最準確的一個——Calorie Mama——的準確率僅為 63%。那麼 SnapCalorie 是如何改進的呢？除了使用深度感測器和審核團隊外，Norris 還指出了該公司開發的一個算法，聲稱這個算法在估算食物熱量方面可以超越人類。使用這個算法，SnapCalorie 可以識別照片中的食物型別，並測量每個食物的分量大小以估算熱量含量。估算結果可以記錄在 SnapCalorie 的食品日記中，或者匯出到蘋果健康等適合進行健身追蹤的平臺上。Norris 表示該算法的強大效能來自於它獨特的訓練資料集，包括 5000 個餐食，SnapCalorie 透過使用一個機器人構架拍攝每道餐食的數千張照片（例如湯、捲餅、油和“神祕醬料”等），並對每種食材進行了量度。“傳統的 AI 模型訓練流程是下載公共的網路圖片，由人們對這些圖片進行標註，然後訓練模型來預測這些標註。對於食物而言，這是不可能的，因為人們在視覺上估計食物的分量大小非常不準確，所以你不能先讓人們對圖片進行標註。”Norris 承認，由於團隊最初在美國收集了大部分訓練資料，所以 SnapCalorie 的算法可能對美國食物有偏見。但他表示該公司正在擴大訓練資料，從 SnapCalorie 的使用者照片和內部資料中獲取資料，以包括其他文化的菜餚。
照片估算熱量的局限性及建議
有人可能認為，無論算法有多準確，沒有一個應用程式可以真正準確地記錄你一餐喫了多少熱量。畢竟，有一系列的變數是這些應用程式無法考慮的，例如不同的烹飪方法和食物分解所需的時間。Norris 沒有聲稱 SnapCalorie 的熱量估算工具是 100%準確的，他建議將該應用程式提供的熱量估算僅視為整體營養分析中的一個部分。他特別強調了 SnapCalorie 的另一個主要特點，即由 ChatGPT 提供支援的聊天機器人。該機器人根據使用者的偏好和過去的記錄以及 SnapCalorie 的營養資料庫，提供餐食建議。
“我們發現，人們對理解他們所攝取的物質越來越感興趣。一些處理食物對健康產生的負面影響每天都在變得越來越明顯，”Norris 說道，“我們聽說，我們的使用者在外出就餐時特別喜歡 SnapCalorie，因為許多餐廳不公開提供營養價值，否則他們就無法記錄這頓餐食的資訊。”關於 SnapCalorie 的流行程度，可以看到該公司的使用者數量正在以健康的速度增長，本月有望突破 1000 個新使用者。該公司當前專注於擴大而不是盈利，但 Norris 形容創業的速度“非常保守”。他說：“不斷增長的使用者數量似乎表明我們的價值主張在消費者中的共鳴很好，人們試用我們的產品，喜歡上它，並向他們的朋友和家人推薦。”
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