Um sistema de IA da Penn State rastreia as taxas de mordida das crianças para ajudar a reduzir o risco de obesidade, incentivando uma alimentação mais lenta. A Penn State AI system tracks kids' bite rates to help reduce obesity risk by encouraging slower eating.

Um novo sistema de IA chamado ByteTrack, desenvolvido por pesquisadores da Universidade Estadual da Pensilvânia, visa combater a obesidade infantil, rastreando as taxas de mordida durante as refeições. A new AI system called ByteTrack, developed by Pennsylvania State University researchers, aims to combat childhood obesity by tracking bite rates during meals. Treinada em 1.440 minutos de vídeo de 94 crianças de 7 a 9 anos, a IA identifica rostos com 97% de precisão, mas conta as mordidas corretamente cerca de 70% do tempo, lutando com rostos obscurecidos ou utensílios de mastigação para crianças. 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 mais rápido está ligado a um maior risco de obesidade devido a sinais de plenitude reduzidos. Faster eating is linked to higher obesity risk due to reduced fullness signals. O sistema poderia eventualmente alimentar aplicativos de smartphones para levar as crianças a comer mais devagar, apoiando hábitos mais saudáveis. The system could eventually power smartphone apps to prompt children to eat slower, supporting healthier habits. O estudo foi publicado na Frontiers in Nutrition, e especialistas dizem que a taxa de mordida pode ajudar a reduzir o excesso de comida e o risco de obesidade. The study was published in Frontiers in Nutrition, and experts say targeting bite rate may help reduce overeating and obesity risk.