AIgecko, el Tesla de la alimentación

AIgecko combina inteligencia artificial, visión artificial y aprendizaje profundo para hacer reconocimiento de comer y bebidas

Mediante la cámara de cualquier dispositivo, puede reconocer la comida que hay en el plato y su valor nutricional | Cedida Mediante la cámara de cualquier dispositivo, puede reconocer la comida que hay en el plato y su valor nutricional | Cedida

La mala alimentación es la primera causa de enfermedad y de pérdida de calidad de vida en todo el mundo. De hecho, según el informe Viaje al centro de la alimentación que nos enferma, de VSF Justicia Alimentaria Global, la mala alimentación se atribuye a un 40-55% de las dolencias cardiovasculares, un 45 % de los casos de diabetes y entre un 30 y 40% de los tipos de cáncer más vinculados al aparato digestivo, como el de estómago y el de colon.

Seguir una dieta saludable es un factor clave para la recuperación de estas enfermedades, o precisamente para su prevención. Y la tecnología tiene mucho por aportar en este ámbito. La startup AIgecko ha lanzado al mercado una tecnología que combina inteligencia artificial, visión artificial y aprendizaje profundo que es capaz de reconocer comida, bebidas y alimentos frescos. La tecnología desarrollada por AIgecko nace de un grupo de investigación de la Universitat de Barcelona que desde el 2012 realiza proyectos de investigación e investigación relacionados con el reconocimiento de la comida. "Utilizamos las mismas tecnologías que usa Tesla por los coches de conducción autónoma -inteligencia artificial, computer vision y deep learning- pero orientadas a la alimentación", explica Eric Verdaguer, CEO y cofundador de AIgecko.

Verdaguer junto con Marco Bolaños y Petia Radeva han creado el algoritmo de inteligencia artificial por alimentos más desarrollado del mercado, entrenado con más de un millón de imágenes y abierto al público porque sea escalable e integrable a cualquier software, aplicación o web de empresas y organizaciones.

El applicació de AIgecko se llama Logmeal y solo necesita un dispositivo móvil que tenga cámara. A través de ésta, es capaz de hacer un reconocimiento de la comida que tiene delante, de los alimentos en concreto que haya em el plato y concluir el valor nutricional teniendo en cuenta hasta 32 micro y macro indicadores nutricionales. "La aplicación puede llegar a percibir lo mismo que podría deducir el ojo humano", explica Verdaguer, "no importa si los alimentos están mezclados". Además, es capaz de deducir las cantidades y, por lo tanto, en caso de necesitar saber con exactitud la cantidad ingerida -y por lo tanto los nutrientes y valores nutricionales adquiridos- se puede hacer la fotografía antes de comer y apenas después.

Más allá del usuario: los establecimientos

La aplicación, por lo tanto, permite monitorar la alimentación de un usuario con mucha precisión, "y esto aporta un valor a muchos sectores cómo el deportivo, el de la salud, la Horeca y el alimentario". De hecho, para casos cómo el de clubes deportivos, hospitales o restaurantes self-service, han desarrollado una segunda solución, LogMeal Kiosk , que integra autopagament automático y cámara inteligente capaz de reconocer los alimentos. LogMeal Kiosk es capaz de comprender el contenido en solo un segundo con un 99 % de precisión.

En el caso de los hospitales, por ejemplo, no solo permite saber si los pacientes están ingiriendo los valores nutricionales adecuados, sino también analizar el derroche alimentario total, cualitativamente y cuantitativamente. Según Verdaguer, "puedes saber qué recetas están funcionando mejor y decidir hacer de alternativas en función de las composiciones nutricionales que se requieran".

En el seguimientos de los pacientes por parte de los nutricionistas, la tecnología de AIgecko permite que no se pierda información por el camino. Y en el camino tradicional, de hecho, se pierde mucha. "Del que nosotros pensamos que reportamos al profesional, del que realmente comimos, hay un 30-35 % de diferencia, de información que se pierde", explica Verdaguer.

Hacia el cuarto de millón

"Como buena startup nacimos a finales del 2020", explica. El 2020 y 2021 ha sido el momento de presentarse virtualmente y de empezar a cerrar acuerdos con hospitales, centros sanitarios y clubes deportivos, de entre los que se encuentra uno de Primera División. También participó en Barcelona Deep Tech Node de Barcelona Activa y, recentement, asistió al 4YFN del Mobile World Congress 2022 con el stand de Acció.

El modelo de negocio está basado en cuatro líneas: una suscripción anual para acceder a los algoritmos de LogMeal APIO, a partir de 64 euros; la integración de la app de LogMeal en versión marca blanca para que las empresas lo ofrezcan a sus clientes, adaptada a su marca; la LogMeal platform, una plataforma desde donde los nutricionistas pueden gestionar los planes de nutrición y los historiales de sus pacientes, i LogMeal Kiosk, la máquina para establecimientos. Las perspectivas de la startup para el 2022 es llegar a los 250.000 de facturación.

En el corto recorrido de AIgecko, cuentan con más clientes internacionales que locales. "Provienen de Australia, Rúsia, diferentes paísos de Europa, Canadá y Estados Unidos"; explica Verdaguer. En el territorio español destacan los proyectos piloto que están llevando a cabo con hospitales de todo el Estado: Catalunya, Madrid, Galicia, León y Valencia, entre otros.

En cuanto a financiación, han contado con el apoyo de la línea de ayudas Startup Capital de Acció en el 2021 y prevé, en los próximos meses, participar en el programa de ayudas de Neotec, de Acció también, y abrir una ronda de inversión para acelerar la escalabilidad de la empresa emergente.

El reconocimiento de imágenes aplicado a otros sectores

Del mismo modo que AIgecko combina aquestres tres tecnologías para la alimentación y Tesla lo hace para la automoción, hay más sectores donde el reconocimiento de imágenes artificial junto con la inteligencia artificial y el deep learning pueden ofrecer nuevas soluciones. Durante la pandemia, de hecho, AIgecko lanzó al mercado LogMask, un detector automático que detecta si las personas llevan mascareta o no.

En la misma línea, Verdaguer no destaca extender el uso de su tecnología a otras necesidades, como la ropa deportiva o el retail. Reconoce, pero, que ahora quieren permanecer enfocados en su core business, la nutrición. Exprimir el valor nutricional y,  por supuesto, empresarial, de la alimentación.

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