Google mantiene diversos programas de inteligencia artificial, y sobre todo centrados en el aprendizaje profundo o deep learning. Esta rama de la computación se basa en poder establecer modelos que se puedan usar para el procesamiento de información por parte de las máquinas, y es necesario por ejemplo para tratar de identificar imágenes pornográficas para los filtros parentales de Google Search.
Por tanto la inteligencia artificial es un apartado muy importante del buscador de Google. Un nuevo proyecto llamado Im2Calories, y los algoritmos utilizados en él, es capaz, por ejemplo, de detectar el número de huevos, tortitas y tiras de bacón de una foto, además de su tamaño en función del plato en el que se encuentran, así como los condimentos que incluyan.
Como todo proyecto de aprendizaje profundo, necesita que se le indique qué errores ha cometido para poder aprender de ellos y tener más posibilidades de acertar la siguiente vez. Uno de los científicos del proyecto, Kevin Murphy, indica que el objetivo es que se simplifique la labor de llevar el control de qué comemos de una manera semiautomática a través de una aplicación.
Gracias a la capacidad de IA, con irla entrenando e ir corrigiendo sus errores, incluso si ahora su tasa de acierto es del 30%, llegará un momento en el que se consiga ese objetivo de que detecte perfectamente los alimentos de la foto y calcule bien sus calorías. Pero incluso si no se consigue, si se comete un error de un 20% en las calorías, no importaría porque unas veces se cometerían errores al alza y otros a la baja, con lo que a lo largo de un periodo de semanas o meses se compensaría.
Vía: Popular Science.
