Un sistema de IA de Penn State rastrea las tasas de mordedura de los niños para ayudar a reducir el riesgo de obesidad al alentar una alimentación más lenta. A Penn State AI system tracks kids' bite rates to help reduce obesity risk by encouraging slower eating.

Un nuevo sistema de IA llamado ByteTrack, desarrollado por investigadores de la Universidad Estatal de Pensilvania, tiene como objetivo combatir la obesidad infantil mediante el seguimiento de las tasas de mordedura durante las comidas. A new AI system called ByteTrack, developed by Pennsylvania State University researchers, aims to combat childhood obesity by tracking bite rates during meals. Entrenada en 1.440 minutos de video de 94 niños de 7 a 9 años, la IA identifica caras con un 97% de precisión, pero cuenta los mordiscos correctamente alrededor del 70% del tiempo, luchando con caras oscurecidas o niños masticando utensilios. Trained on 1,440 minutes of video from 94 children aged 7 to 9, the AI identifies faces with 97% accuracy but counts bites correctly about 70% of the time, struggling with obscured faces or children chewing utensils. Comer más rápido está relacionado con un mayor riesgo de obesidad debido a la reducción de las señales de saciedad. Faster eating is linked to higher obesity risk due to reduced fullness signals. El sistema podría eventualmente impulsar aplicaciones para teléfonos inteligentes para incitar a los niños a comer más lentamente, apoyando hábitos más saludables. The system could eventually power smartphone apps to prompt children to eat slower, supporting healthier habits. El estudio fue publicado en Frontiers in Nutrition, y los expertos dicen que apuntar a la tasa de mordidas puede ayudar a reducir el riesgo de comer en exceso y la obesidad. The study was published in Frontiers in Nutrition, and experts say targeting bite rate may help reduce overeating and obesity risk.