Im2calories, l; Приложение за преброяване на калории на Google - Stampapr
Google и екипът му винаги са в челните редици на новите технологии и винаги търсят нови начини да ги приложат в ежедневието си. През последните години вниманието им се фокусира върху „дълбоко“ или „машинно обучение“, дълбоко или машинно обучение, или дори върху изкуствен интелект, по-общо казано.
Всъщност през 2012 г. Лари Пейдж, един от създателите на Google, нае пионера Рей Курцвейл, за да „работи по нов проект, който включва машинно обучение и развитие на езика“ и „да направи естествения език разбираем. От Google“. През 2013 г. голямата група G вече беше купила осем компании, специализирани в роботиката и изкуствения интелект. Сред тях беше Boston Dynamics, официален доставчик на военни киборги за Пентагона, истински колос в сектора. Друг важен момент в тази посока е сътрудничеството с НАСА, което първо доведе до проекта SPHERES, малки сферични роботи, които да бъдат изпратени в космоса, а след това до квантови компютри. В началото на 2014 г. Google грабна DeepMind за 500 милиона долара. DeepCompagnie е базирана в Лондон компания за дълбоко обучение, основана през 2010 г. от невролога Демис Хасабис, разработчика Джан Талин и изследователя Шейн Лег. Последният дори добави към работната си компания компании, които се занимават с роботика, автомобили без шофьори и дронове за доставка.
На най-скорошната среща на върха за дълбоко обучение в Бостън, RE • WORK Deep Learning Summit, изследователят Кевин Мърфи представи Im2Calories, най-новият продукт от Google. Вече бяхме говорили за това през 2015 г., но сега изглежда, че стартирането му бързо се приближава. Работата с приложението трябва да бъде много проста: като прави снимки на чиниите, които предстои да бъдат изядени, то е в състояние не само да разпознае ястията, но и да оцени приема по отношение на калориите. От пикселите на снимката алгоритъмът за изкуствен интелект, разработен от Google, е в състояние да разгражда храните в чинията и да определя количествено калориите въз основа на размерите на храната и използваните подправки. Това приложение се основава на машинно обучение, поради което ще предоставя по-точни резултати, тъй като честотата на неговото използване се увеличава. Колкото по-голям е броят на снимките, направени чрез това приложение, толкова по-внимателно ще бъде идентифицирането на храните и оценката на тяхното калорично съдържание. Според декларираното от Google, приложението ще бъде пуснато на пазара окончателно, когато достигне степен на точност не по-малка от 30%.