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PDC2022-133642-I00

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UNA HERRAMIENTA DIGITAL PARA LA ESTIMACION DE LA CANTIDAD DE COMIDA USANDO DEEP...

UNA HERRAMIENTA DIGITAL PARA LA ESTIMACION DE LA CANTIDAD DE COMIDA USANDO DEEP LEARNING EL OBJETIVO DE DEEPFOODVOL ES PROPONER UNA INNOVADORA HERRAMIENTA DE APLICACION DE EVALUACION DIETETICA LISTA PARA PROPORCIONAR INFORMACION PRECISA SOBRE LA INGESTA DE ALIMENTOS Y EL ESTADO NUTRICIONAL DE LOS USUARIOS. ESTA HERRAM... ver más

01/01/2022

137K€

Presupuesto del proyecto: 137K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE BARCELONA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 328

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2022-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE BARCELONA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 328

Presupuesto del proyecto 137K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL OBJETIVO DE DEEPFOODVOL ES PROPONER UNA INNOVADORA HERRAMIENTA DE APLICACION DE EVALUACION DIETETICA LISTA PARA PROPORCIONAR INFORMACION PRECISA SOBRE LA INGESTA DE ALIMENTOS Y EL ESTADO NUTRICIONAL DE LOS USUARIOS. ESTA HERRAMIENTA SERA BASADA EN NUESTROS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO (DL) YA DESARROLLADOS EN EL PROYECTO BECAUSE DEL MICINN. DURANTE EL PROYECTO POC, LOS ALGORITMOS DE DEEPFOODVOL SE VALIDARAN AMPLIAMENTE EN CONJUNTOS DE DATOS PUBLICOS Y PRIVADOS. NUESTROS OBJETIVOS SON:1. OPTIMIZAR, VALIDAR AMPLIAMENTE E INTEGRAR LOS ALGORITMOS BASADOS EN IA PARA EL RECONOCIMIENTO A PARTIR DE IMAGENES PRECISO Y CUANTITATIVO DE ALIMENTOS BASADO EN TRANSFORMERS Y EN LA MODELIZACION DE LA INCERTIDUMBRE EN CONJUNTOS DE DATOS PUBLICOS Y PRIVADOS.2. OPTIMIZAR, VALIDAR AMPLIAMENTE E INTEGRAR ALGORITMOS BASADOS EN IA PARA LA ESTIMACION PRECISA Y CUANTITATIVA DEL VOLUMEN DE ALIMENTOS BASADA EN LA ESTIMACION DE LA PROFUNDIDAD A PARTIR DE CONJUNTOS DE DATOS PUBLICOS Y PRIVADOS.3. OPTIMIZAR, VALIDAR AMPLIAMENTE E INTEGRAR LA ESTIMACION DEL VOLUMEN DE LOS ALIMENTOS Y EL RECONOCIMIENTO DE LOS COMPONENTES DE LOS ALIMENTOS EN UN PLATO APLICANDOLOS A LAS SOBRAS DE LAS RACIONES A LOS USUARIOS (POR EJEMPLO, LOS PACIENTES);4. INTEGRAR LOS ALGORITMOS EN UNA API BASADA EN LA NUBE, LISTA PARA SU FACIL INTEGRACION EN APLICACIONES FINALES ORIENTADAS AL USUARIO Y EN APLICACIONES CLINICAS, SIGUIENDO EL EXITO DE OTRAS TRANSFERENCIAS TECNOLOGICAS COMO LOGMEAL. 5. ESTUDIAR EL POTENCIAL COMERCIAL DE DEEPFOODVOL Y DESCRIBIR LA HOJA DE RUTA A SEGUIR PARA PODER COMERCIALIZARLO. PARA CONSEGUIR ESTE OBJETIVO, EL PROYECTO INCLUIRA ACTIVIDADES DIRIGIDAS A DEFINIR LA ESTRATEGIA DE PROTECCION DE RESULTADOS, REALIZAR ESTUDIOS DE MERCADO, ANALISIS DE LA COMPETENCIA Y DISEÑAR UNA ESTRATEGIA DE MARKETING Y COMERCIALIZACION.EL PRODUCTO SERA UNA BIBLIOTECA DE APRENDIZAJE PROFUNDO PARA EL RECONOCIMIENTO DE ALIMENTOS Y LA ESTIMACION DE SU VOLUMEN. LOS ASPECTOS CLAVE SE CENTRAN EN LA VALORIZACION DE LA TECNOLOGIA Y LA TRANSFERENCIA DE LA MISMA. LOS RETOS PROVIENEN DEL DIFICIL PROBLEMA DEL ANALISIS DE IMAGENES DE ALIMENTOS (ALTA AMBIGUEDAD DE LAS ANOTACIONES DE IMAGENES DE ALIMENTOS, ENTRENAMIENTO COSTOSO DE LOS ALGORITMOS DE DL, NECESIDAD DE ALTOS RECURSOS COMPUTACIONALES, NECESIDAD DE UN GRAN VOLUMEN DE DATOS DE ENTRENAMIENTO PARA LOS ALGORITMOS DE DL, UN CAMPO DE INVESTIGACION MUY ACTIVO, ETC.). AUN ASI, CONSIDERAMOS QUE EL PROYECTO ES VIABLE, YA QUE ESTE TEMA ES UNO DE NUESTROS PRINCIPALES FOCOS DE INVESTIGACION DURANTE LOS ULTIMOS 8 AÑOS Y NUESTROS RESULTADOS YA HAN ALCANZADO EL RECONOCIMIENTO INTERNACIONAL Y HAN SIDO VALIDADOS CON EXITO EN 4 PROYECTOS DE LA UE EN 3 PAISES.POTENCIAL DE INNOVACION: LAS PRINCIPALES VENTAJAS QUE HARAN UNICO A DEEPFOODVOL SON:1) RECONOCIMIENTO SIMULTANEO DE CATEGORIAS DE ALIMENTOS, PLATOS, INGREDIENTES BASADOS EN TRANSFORMADORES2) TECNOLOGIA DE ALTO RENDIMIENTO PROBADA EN UNA GRAN CANTIDAD DE CLASES DE PLATOS (> 1000)3) ALGORITMOS DE ALTA PRECISION PARA EL RECONOCIMIENTO DE ALIMENTOS (91% EN EL TOP-1 Y MAS DEL 98% EN EL TOP-5)4) ALGORITMOS MUY PRECISOS PARA LA ESTIMACION DE LA CANTIDAD DE ALIMENTOS, CON UN ERROR MEDIO DEL 15%.5) VALIDADO EN DIFERENTES PAISES SOBRE UN PUBLICO GENERICO DENTRO DE DIFERENTES PROYECTOS EUROPEOS.6) TECNOLOGIA GENERICA CON MULTIPLES APLICACIONES POTENCIALES PARA LA MONITORIZACION DE LA INGESTA DE ALIMENTOS DE PACIENTES EN HOSPITALES Y DOMICILIOS, DEPORTISTAS, ETC.

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