A ideia do estudante Fernando Fincatti é usar técnicas de inteligência artificial para estimar a quantidade de nutrientes em uma refeição pela análise da imagem do prato

 

 

Criar um software capaz de estimar a quantidade de macronutrientes em uma refeição a partir da análise de uma simples foto do prato de comida. É esse o objetivo de Fernando Fincatti, 19 anos, em seu projeto de iniciação científica no Insper.

Aluno do 6º semestre de Engenharia de Computação, Fernando começou a pensar no assunto antes mesmo de iniciar o curso. Sua namorada tem diabetes do tipo 1, uma doença crônica que surge quando o pâncreas produz pouca ou nenhuma insulina, hormônio responsável pelo controle do nível de glicose no sangue.

“Eu percebi como o diabetes é uma doença difícil de lidar. Você se sente muito diferente das outras pessoas porque precisa estar sempre regulando aquilo que está comendo”, diz Fernando. “Comecei então a pensar em criar alguma coisa que pudesse ajudar pessoas com diabetes.”

Segundo a Organização Mundial da Saúde, 8,5% da população de adultos no mundo, ou mais de 422 milhões de pessoas, têm algum tipo de diabetes, responsável por 1,5 milhão de mortes a cada ano. Até 2030, a entidade prevê que o diabetes será a sétima principal causa de mortes no mundo.

O plano de Fernando é desenvolver um software capaz de analisar uma foto de um prato de comida tirada com um smartphone e reconhecer os tipos de alimentos, para estimar a quantidade de carboidratos, gorduras e calorias na refeição. Sua pesquisa é baseada no estudo de machine learning e visão computacional, área responsável pela interpretação e processamento de imagens e vídeos.

 

Aplicativos disponíveis no mercado

Um dos desafios do aluno é melhorar os aplicativos disponíveis no mercado, como o Snap-n-Eat e o Im2Calories. Ambas as soluções se baseiam no uso de imagens captadas pela câmera de um celular para fazer estimativas da quantidade de nutrientes. Segundo Fernando, uma das limitações desses aplicativos é a quantidade restrita de categorias de alimentos que atualmente são capazes de analisar.

“Os aplicativos existentes conseguem identificar alguns pratos mais comuns, como arroz, feijão, carne, frutas e legumes. Mas quando o prato contém alguma coisa muito diferente, como um purê de batata, eles não conseguem estimar direito a quantidade de macronutrientes”, diz Fernando. Sua intenção é agregar mais tipos de alimentos para que o aplicativo possa ser mais útil para as pessoas nas situações reais do dia a dia.

Para isso, o aluno precisa treinar o modelo de inteligência artificial no qual está trabalhando. E como se faz isso? “É como ensinar a uma criança a existência de diferentes tipos de alimentos. Por exemplo, você mostra várias imagens de arroz e diz ao computador: ‘Isto é arroz’, para que o software aprenda a reconhecer esse ingrediente em diferentes refeições, seja num prato de arroz e feijão, seja num sushi.”

Em seu projeto de iniciação científica, Fernando está sendo orientado pelo professor Fabio de Miranda. A meta é concluir o trabalho até fevereiro de 2022.

A Iniciação Científica é um programa oferecido pelo Insper para que alunos de graduação desenvolvam projetos de pesquisa científica orientados por professores. O projeto envolve o planejamento das atividades de desenvolvimento da pesquisa, a definição da metodologia adequada, a coleta e a análise de dados e a elaboração de um relatório de pesquisa. Os alunos selecionados recebem bolsas de pesquisa do CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico) e do próprio Insper.

 

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