Während seiner Arbeit bei Google wollte Wade Norris ein Projekt ins Leben rufen, das sich positiv auf das Leben der Menschen auswirken könnte. Er ist Mitbegründer von Google Lens, der computergestützten App von Google, die Informationen zu den von ihr identifizierten Objekten anzeigt. Aber es hat den Juckreiz nicht ganz gelindert.
Deshalb gründete Norris vor einigen Jahren gemeinsam mit Scott Baron, einem Systemingenieur in der Luft- und Raumfahrtindustrie, ein gesundheitsorientiertes Startup namens SnapCalorie. SnapCalorie, unterstützt durch KI, versucht, aus einem einzigen Foto, das mit einem Smartphone aufgenommen wurde, eine genaue Kalorienzahl und Makronährstoffaufschlüsselung einer Mahlzeit zu erhalten.
Diesen Monat hat SnapCalorie 2 Millionen US-Dollar an Finanzmitteln von Investoren wie Accel, Index Ventures, dem ehemaligen CrossFit-CEO Eric Roza und Y Combinator eingesammelt. Das Unternehmen hatte zuvor in einer Pre-Seed-Runde 125.000 US-Dollar von unbekannten Investoren eingesammelt.
„Menschen sind schlecht darin, die Portionsgröße eines Tellers visuell einzuschätzen“, sagte Norris. „SnapCalorie verbessert den Status quo durch die Kombination verschiedener neuer Technologien und Algorithmen.“
Um es klarzustellen: SnapCalorie ist nicht die erste auf Computer Vision basierende App zum Kalorienzählen. Apps wie Calorie Mama, Lose It, Foodadviser und Bite.AI haben das Kunststück alle versucht – mit unterschiedlichem Erfolg. Was SnapCalorie jedoch von anderen unterscheidet, behauptet Norris, ist die Verwendung von Tiefensensoren auf unterstützten Geräten zur Messung der Portionsgröße und ein Team aus menschlichen Prüfern für „eine zusätzliche Qualitätsebene“.
„Im Durchschnitt ist das Team in der Lage, den Kalorienfehler auf unter 20 % zu reduzieren“, sagt Norris. „Es gibt andere Apps, die KI nutzen können, um fotobasierte Mahlzeiten zu verfolgen, aber keine davon hilft bei der Schätzung der Portionsgröße – dem wichtigsten Teil zur Fehlerreduzierung.“
Bildnachweis: SnapCalorie
In der Gesundheitsbranche herrscht große Skepsis gegenüber fotogesteuerten Kalorienschätzungstools – und das aus gutem Grund. Ein 2020 lernen Ein Vergleich einiger der bekannteren KI-basierten Kalorienzähler ergab, dass der genaueste – Calorie Mama – nur in etwa 63 % der Fälle richtig lag.
Wie hat sich SnapCalorie verbessert? Über den Einsatz von Tiefensensoren und Prüfern hinaus weist Norris auf einen vom Unternehmen entwickelten Algorithmus hin, der angeblich eine Person bei der Schätzung der Kalorien eines Lebensmittels übertreffen kann. Mithilfe des Algorithmus identifiziert SnapCalorie sowohl die Lebensmittelarten auf einem Foto als auch die Portionsgröße jedes einzelnen, um den Kaloriengehalt abzuschätzen.
Die Ergebnisse können im Ernährungstagebuch von SnapCalorie protokolliert oder auf Fitness-Tracking-Plattformen wie Apple Health exportiert werden.
Die berichtete starke Leistung des Algorithmus beruht auf seinem einzigartigen Trainingsdatensatz von 5.000 Mahlzeiten, sagt Norris, den SnapCalorie erstellt hat, indem er mit einem Robotergerät Tausende Fotos von jeder Mahlzeit gemacht hat – z. B. Suppen, Burritos, Öle, „geheimnisvolle Saucen“ und mehr.
„Wir haben dafür gesorgt, dass diese alle unterschiedlichen und herausfordernden Bedingungen aufweisen, die man in der realen Welt vorfindet, und haben jede einzelne Zutat auf einer Waage abgewogen“, sagte Norris. „Die traditionelle Pipeline zum Trainieren eines KI-Modells besteht darin, öffentliche Webbilder herunterzuladen, die Bilder von Leuten beschriften zu lassen und dann das Modell zu trainieren, um diese Beschriftungen vorherzusagen. Dies ist bei Lebensmitteln nicht möglich, da die Menschen bei der visuellen Schätzung der Portionsgröße sehr ungenau sind und man die Bilder daher nicht nachträglich beschriften kann.“
Norris räumt ein, dass der Algorithmus von SnapCalorie möglicherweise auf amerikanisches Essen ausgerichtet ist, da das Team die meisten anfänglichen Trainingsdaten in den USA gesammelt hat. Das Unternehmen ist jedoch dabei, die Trainingsdaten – basierend auf Fotos von SnapCalorie-Benutzern und internen Daten – zu erweitern, um sie einzubeziehen andere kulturelle Küchen, sagt er.
Man könnte argumentieren, dass, egal wie genau der Algorithmus ist, keine App wirklich genau angeben kann, wie viele Kalorien Sie in einer Mahlzeit zu sich genommen haben. Es gibt eine Reihe von Variablen, die Apps schließlich nicht berücksichtigen, wie z. B. unterschiedliche Kochmethoden und die Zeit, die zum Zerlegen einzelner Lebensmittel benötigt wird.
Norris erhebt nicht den Anspruch, dass SnapCalorie 100 % genau ist, sondern schlägt vor, dass die Kalorienschätzungstools dieser App lediglich als Teil des größeren Ernährungspuzzles betrachtet werden sollten. Er hob die andere wichtige Funktion von SnapCalorie hervor, einen ChatGPT-basierten Chatbot, der Essensvorschläge basierend auf den Kohlen und früheren Vorlieben eines Benutzers sowie auf der Nährwertdatenbank von SnapCalorie macht.
Bildnachweis: SnapCalorie
„Wir haben festgestellt, dass das Interesse der Menschen, zu verstehen, was sie ihrem Körper zuführen, zunimmt. Die negativen gesundheitlichen Auswirkungen von Dingen wie verarbeiteten Lebensmitteln werden von Tag zu Tag deutlicher“, sagte Norris. „Wir haben gehört, dass unsere Nutzer SnapCalorie vor allem beim Auswärtsessen sehr mögen, da viele Restaurants keine Nährwerte veröffentlichen und sie sonst keine Möglichkeit hätten, die Mahlzeit zu protokollieren.“
Was seine Beliebtheit betrifft, so scheint SnapCalorie kräftig zu wachsen – es ist auf dem besten Weg, diesen Monat 1.000 neue Benutzer zu gewinnen. Das Unternehmen konzentriert sich derzeit auf Expansion und nicht auf Monetarisierung, aber Norris beschrieb die Burn-Rate als „sehr konservativ“.
„Unsere unglaubliche organische Wachstumsrate scheint ein Hinweis darauf zu sein, dass unser Wertversprechen bei den Verbrauchern gut ankommt – die Leute probieren es aus, lieben es und empfehlen es ihren Freunden und ihrer Familie“, sagte er.