L’intelligenza artificiale può aiutarci a tenere sotto controllo il nostro regime alimentare e le nostre intolleranze, e anche a ridurre gli sprechi. Grazie a sofisticate tecniche di machine learning e image recognition/understanding, l’Università degli Studi di Milano Bicocca, in collaborazione con la Fondazione Gualtiero Marchesi, ha sviluppato un sistema di riconoscimento dei cibi, basato sull’inquadratura del piatto, che possa monitorare le abitudini alimentari della persona, inviandole eventuali suggerimenti.

Il primo progetto – “Feedin Italy”, validato su immagini di vassoi acquisite in una mensa ospedaliera e in una universitaria – si basa sull’inquadratura delle pietanze tramite telecamera. Il sistema riconosce i cibi e li inserisce in un database legato alla persona, stimando anche gli eventuali avanzi. All’utente viene inviato un alert in real-time in caso di squilibrio del pasto dal punto di vista nutrizionale.

Costruire un sistema non limitato all’ambito della mensa, ma in grado di riconoscere piatti “generici”, anche sulla base degli ingredienti principali, è l’obiettivo del secondo progetto (“FooDesArt”). Basato sull’analisi diretta dell’immagine o su un database di ricette che l’Università sta raccogliendo e che verrà messo a disposizione come risorsa open access, potrebbe essere utile anche in caso di intolleranze alimentari.

In caso di mancato riconoscimento, l’utente potrà integrare il database di riferimento. L’obiettivo è aggiornare continuamente la base di dati, perché sia sempre più fruibile dall’utenza. Allo stato attuale, l’accuratezza del sistema è di circa 80%. Ma l’obiettivo del team di ricerca della Bicocca è ben più ambizioso: ottenere performance comparabili alle capacità umane.

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