Neue Google-KI kann die Kalorien in Instagram-Essensfotos nennen

Fast Ring, Lebensmittel, Hamburger Bildquelle: Jeshoots (CC0)
Diverse Gesundheits-Apps erfreuen sich auf Mobilgeräten großer Beliebtheit und zahlreiche Nutzer versuchen mit Kalorienzählern ihre Ernährung im Blick zu behalten. Doch wie viel Energie führt man dem Körper mit einer Mahlzeit eigentlich zu? Bei Supermarkt-Produkten steht dies auf der Verpackung und in allen anderen Situationen könnte ein Algorithmus weiterhelfen, den der Google-Mitarbeiter Kevin Murphy entwickelt hat.
"Im2Calories" heißt sein Tool, das er kürzlich auf der Rework Deep Learning Summit in Boston vorstellte. Auf der Veranstaltung tauschen sich Entwickler über Programme aus, die mit selbstlernenden Algorithmen und verschiedenen Analyse-Verfahren in der Lage sind, abstrakte Aufgaben zunehmend besser zu bewältigen. Murphys Anwendung funktioniert nach einem ganz einfachen Prinzip: Der Nutzer gibt ihr ein Foto seines Essens und bekommt den Wert der enthaltenen Kalorien zurück, berichtet das Smithsonian Magazine.

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Hinter diesem einfach klingenden Mechanismus stecken allerdings äußerst aufwändige Methoden zur Bildanalyse. Das System muss das vorgelegte Foto so gut auseinandernehmen, dass es im ersten Schritt erkennt, welche einzelnen Bestandteile einer Mahlzeit zu sehen sind. Nicht weniger Komplex ist dann der zweite Schritt, in dem anhand verschiedener Merkmale, die zum Vergleich herangezogen werden können, geschätzt werden muss, welche Menge jedes Lebensmittels überhaupt auf dem Teller liegt.

Letzteres ist relativ einfach, wenn das System auf dem Bild ein Ei oder eine Scheibe Wurst erkennt. Schwieriger wird es dann schon bei einer Portion Fritten, die um einem Burger drapiert wurde. Wie der Entwickler ausführte, muss das Foto der Mahlzeit nicht einmal in der allerbesten Auflösung vorliegen, um erfolgreich analysiert werden zu können. Es reicht völlig, den Algorithmus mit den zahlreichen Essensfotos zu füttern, die von zahlreichen Nutzern regelmäßig auf Instagram veröffentlicht werden.

Laut Murphy kommt man bei den Berechnungen der Kalorienzahlen derzeit auf eine Genauigkeit von rund 20 Prozent. Das ist gemessen an der Komplexität der Aufgabe durchaus schon beachtlich. Allerdings handelt es sich ja um ein Projekt aus dem Bereich des Deep Learning - die Software ist also so konzipiert, dass sie sich selbstständig verbessert, wenn sie auf fehlerhafte Berechnungen hingewiesen wird.

Der Entwickler will die Software jetzt nach anfänglichen Tests einer Gruppe von mehr Nutzern zugänglich machen. Dadurch soll in der nächsten Zeit deutlich mehr Feedback in das System fließen und die Leistung signifikant steigen. Google hat offenbar Vertrauen darin, dass der Algorithmus seines Entwicklers gut funktioniert und bei den Nutzern auf Interesse stoßen wird. Zumindest hat man das Verfahren bereits zum Patent angemeldet. Fast Ring, Lebensmittel, Hamburger Fast Ring, Lebensmittel, Hamburger Jeshoots (CC0)
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