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Fitbyte anexa óculos para controlar a sua dieta

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Um novo wearable pode ajudar as pessoas a controlar seus hábitos alimentares com alta fidelidade, relatório dos investigadores.

FitByte, um não-invasiva, wearable, sistema de detecção, combina a detecção do som, da vibração e movimento para aumentar a precisão e diminuir os falsos positivos. Ele rastreia padrões comportamentais para ajudar os usuários a alcançar suas metas de saúde, oferecendo um caminho para compreender a relação entre dieta e doença, e para monitorar a eficácia do tratamento.

O dispositivo acompanha todos os estágios da ingestão de alimentos. Ele detecta a mastigação, a deglutição, a mão-para-boca gestos, e os recursos visuais de consumo, pode anexar a qualquer par de consumidor óculos.

“Os principais sensores do dispositivo são acelerômetros e giroscópios, que estão em quase todos os dispositivos neste ponto, como os telemóveis e os seus relógios”, diz Luis Goel, um professor assistente no Instituto para Software de Pesquisa e Interação Humano-Computador Institute da Carnegie Mellon University.

Como Fitbyte funciona

Um sensor de proximidade infravermelho detecta mão-para-boca gestos. Para identificar a mastigação, o sistema monitora o movimento da mandíbula, utilizando quatro giroscópios em torno de ouvido do utilizador. Os sensores de olhar atrás da orelha para controlar a flexão do músculo temporal como o usuário move a mandíbula.

Alta velocidade de acelerômetros, colocados perto de um óculos’ auscultador perceber garganta vibrações durante a deglutição. A nova tecnologia de endereços de longa data desafio de precisão, detecção de consumo de álcool e o consumo de coisas moles, como iogurte e sorvete.

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Uma pequena câmera na frente dos óculos que aponta para baixo para capturar apenas a área ao redor da boca e só liga quando o modelo detecta que o usuário comer ou beber.

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“Para tratar de questões de privacidade, que está actualmente a processar tudo off-line”, diz Abdelkareem Bedri, um HCII estudante de doutorado. “As imagens capturadas não são compartilhadas em qualquer lugar, exceto a de telefone do usuário.”

Neste ponto, o sistema depende dos usuários para identificar o alimento e a bebida em fotos. Mas a equipe de pesquisa tem planos para uma maior implantação do teste, que irá fornecer os dados de profundidade modelos de aprendizagem precisam automaticamente discernir o tipo de alimento.

Interior e exterior

Os pesquisadores testaram FitByte em cinco irrestrita de situações, incluindo uma reunião de almoço, assistindo TV, tendo um lanche rápido, exercitando em uma academia e caminhadas ao ar livre. A modelagem através de tal barulhento de dados permite que o algoritmo de generalizar em condições.

“A nossa equipa pode levar sensor de dados e a descoberta de padrões de comportamento. Em que situações é que as pessoas consomem mais? São eles compulsão alimentar? Eles comem mais quando estão sozinhos ou com outras pessoas? Também estamos trabalhando com os médicos e profissionais da saúde sobre os problemas que gostaria de abordar,” Goel diz.

A equipa vai continuar a desenvolver o sistema, a adição de mais sensores não-invasivos que vai permitir que o modelo para detectar níveis de glicose no sangue e outras importantes medidas fisiológicas. Os investigadores estão também a criação de uma interface para um aplicativo de celular que podem compartilhar dados com os usuários em tempo real.

A Conferência sobre Fatores Humanos em Sistemas de Computação (CHI 2020), prevista para este mês, mas foi cancelada devido ao COVID-19 pandemia, aceitou o papel para a apresentação.

Fonte: Carnegie Mellon University

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