Система Penn State IA отслеживает уровень укусов детей, чтобы уменьшить риск ожирения, поощряя медленнее питаться. A Penn State AI system tracks kids' bite rates to help reduce obesity risk by encouraging slower eating.

Новая система ИИ под названием " ByteTrack " , разработанная исследователями Пенсильванского университета штата Пенсильвания, направлена на борьбу с детским ожирением путем отслеживания показателей укуса во время питания. A new AI system called ByteTrack, developed by Pennsylvania State University researchers, aims to combat childhood obesity by tracking bite rates during meals. Обученный на 1440 минутах видео 94 детей в возрасте от 7 до 9 лет, ИИ идентифицирует лица с точностью 97%, но правильно подсчитывает укусы примерно в 70% случаев, борясь с скрытыми лицами или детьми, жующими посуду. 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. Более быстрое питание связано с более высоким риском ожирения из-за снижения сигнала полноты. Faster eating is linked to higher obesity risk due to reduced fullness signals. Эта система может в конечном счете заставить смартфоны заставлять детей питаться медленнее, поддерживая более здоровые привычки. The system could eventually power smartphone apps to prompt children to eat slower, supporting healthier habits. Исследование было опубликовано в журнале Frontiers in Nutrition, и эксперты говорят, что целевая частота укусов может помочь снизить риск переедания и ожирения. The study was published in Frontiers in Nutrition, and experts say targeting bite rate may help reduce overeating and obesity risk.