AIgecko, el Tesla de l'alimentació

Aigecko combina intel·ligència artificial, visió artificial i aprenentatge profund per fer reconeixement de menjar i begudes

Mitjançant la càmera de qualsevol dispositiu, pot reconèixer el menjar que hi ha al plat i la seva composició nutricional | iStock Mitjançant la càmera de qualsevol dispositiu, pot reconèixer el menjar que hi ha al plat i la seva composició nutricional | iStock

La mala alimentació és la primera causa de malaltia i de pèrdua de qualitat de vida a tot el món. De fet, segons l’informe Viatge al centre de l’alimentació que ens emmalalteix, de VSF Justícia Alimentària Global, la mala alimentació s’atribueix a un 40-55% de les malalties cardiovasculars, un 45% dels casos de diabetis i entre un 30 i 40% dels tipus de càncer més vinculats a l’aparell digestiu, com el d’estómac i el de còlon.

Seguir una dieta saludable és un factor clau per a la recuperació d’aquestes malalties, o precisament per a la seva prevenció. I la tecnologia té molt a aportar en aquest àmbit. La startup AIgecko ha llançat al mercat una tecnologia que combina intel·ligència artificial, visió artificial i aprenentatge profund que és capaç de reconèixer menjar, begudes i aliments frescos. La tecnologia desenvolupada per AIgecko neix d’un grup de recerca de la Universitat de Barcelona que des del 2012 realitza projectes d’investigació i recerca relacionats amb el reconeixement del menjar. “Utilitzem les mateixes tecnologies que fa servir Tesla pels cotxes de conducció autònoma -intel·ligència artificial, computer vision i deep learning- però orientades a l’alimentació”, explica Eric Verdaguer, CEO i cofundador de AIgecko.

Verdaguer juntament amb Marc Bolaños i Petia Radeva han creat l’algoritme d’intel·ligència artificial per aliments més desenvolupat del mercat, entrenat amb més d’un milió d’imatges i obert al públic perquè sigui escalable i integrable a qualsevol software, aplicació o web d’empreses i organitzacions.

L'applicació d'AIgecko es diu Logmeal i només necessita un dispositiu mòbil que tingui càmera. A través d'aquesta, és capaç de fer un reconeixement del menjar que té davant, dels aliments en concret que hi hagi al plat i concloure el valor nutricional tenint en compte fins a 32 micro i macro indicadors nutricionals. “L’aplicació pot arribar a percebre el mateix que podria deduir l’ull humà”, explica Verdaguer, “no importa si els aliments estan barrejats”. A més, és capaç de deduir les quantitats i, per tant, en cas de necessitar saber amb exactitud la quantitat ingerida -i per tant els nutrients i valors nutricionals adquirits- es pot fer la fotografia abans de menjar i tot just després.

Més enllà de l'usuari: els establiments

L’aplicació, per tant, permet monitorar l’alimentació d’un usuari amb molta precisió, "i això aporta un valor a molts sectors com l’esportiu, el de la salut, l’Horeca i l’alimentari”. De fet, per a casos com el de clubs esportius, hospitals o restaurants self-service, han desenvolupat una segona solució, LogMeal Kiosk , que integra autopagament automàtic i càmera intel·ligent capaç de reconèixer els aliments. LogMeal Kiosk  és capaç de comprendre el contingut en només un segon amb un 99% de precisió. 

En el cas dels hospitals, per exemple, no només permet saber si els pacients estan ingerint els valors nutricionals adequats, sinó també analitzar el malbaratament alimentari total, qualitativament i quantitativament. Segons Verdaguer, "pots saber quines receptes estan funcionant millor i decidir fer-ne d'alternatives en funció de les composicions nutricionals que es requereixin".

En el seguiments dels pacients per part dels nutricionistes, la tecnologia d'AIgecko permet que no es perdi informació pel camí. I en el camí tradicional, de fet, se'n perd molta. "Del que nosaltres pensem que reportem al professional, del que realment vam menjar, hi ha un 30-35% de diferència, d'informació que es perd", explica Verdaguer. 

Cap al quart de milió

"Com a bona startup vam néixer a finals del 2020", explica. El 2020 i 2021 va ser l'any de presentar-se virtualment i de començar a tancar acords amb hospitals, centres sanitaris i clubs esportius, d'entre els que s'hi troba un de Primera Divisió. També va participar al Barcelona Deep Tech Node de Barcelona Activa i, recentement, va assistir al 4YFN del Mobile World Congress 2022 a l'stand d'Acció

El model de negoci està basat en quatre línies: una subscripció anual per accedir als algoritmes de LogMeal API, a partir de 64 euros; la integració de l'app de LogMeal en versió marca blanca perquè les empreses l'ofereixin als seus clients adaptada a la seva marca i la LogMeal platform, una plataforma des d'on els nutricionistes poden gestionar els plans de nutrició i els historials dels seus pacients, i LogMeal Kiosk, la màquina per establiments. Les perspectives de la startup pel 2022 és arribar als 250.000 de facturació. 

En el curt recorregut d'AIgecko, compten amb més clients internacionals que locals. "Provenen d'Austràlia, Rúsia, diferents paísos d'Europa, Canadà i els Estats Units"; explica Verdaguer. Al territori espanyol destaquen els projectes pilot que estan duent a terme amb hospitals de tot l'Estat: Catalunya, Madrid, Galícia, León i València, entre d'altres. 

Quant a finançament, han comptat amb el suport de la línia d’ajuts Startup Capital d’Acció el 2021 i preveu, en els propers mesos, participar al programa d'ajuts de Neotec, d'Acció també, i obrir una ronda d'inversió per a accelerar l'escalabilitat de l'empresa emergent. 

El reconeixement d'imatges aplicat a altres sectors

De la mateixa manera que AIgecko combina aquestres tres tecnologies per a l'alimentació i Tesla ho fa per a l'automoció, hi ha més sectors on el reconeixement d'imatges artificial juntament amb la intel·ligència artificial i el deep learning poden oferir noves solucions. Durant la pandèmia, de fet, AIgecko va llançar al mercat LogMask, un detector automàtic que detecta si les persones porten mascareta o no. 

En la mateixa línia, Verdaguer no destaca estendre l'ús de la seva tecnologia a altres necessitats, com la roba esportiva o el retail. Reconeix, però, que ara volen romandre enfocats en el seu core business, la nutrició. Esprémer el valor nutricional, i per descomptat empresarial, de l'alimentació. 

Més informació
ReHub: visió artificial aplicada a la rehabilitació
Cooling Photonics sap com millorar l'eficiència de les plaques fotovoltaiques
Anem de concert, qui posa la casa?
Avui et destaquem
El més llegit