ペンシルベニア州立大学が開発した AIシステムは 子どもの噛み率を追跡し ゆっくり食べることを奨励することで 肥満のリスクを下げるのに役立ちます A Penn State AI system tracks kids' bite rates to help reduce obesity risk by encouraging slower eating.

ペンシルバニア州立大学の研究者によって開発された 新しいAIシステムである ByteTrackは 食事中に噛み付いた割合を 追跡することで 子どもの肥満と闘うことを目的としています A new AI system called ByteTrack, developed by Pennsylvania State University researchers, aims to combat childhood obesity by tracking bite rates during meals. 7歳から9歳の94人の子供から 1,440分のビデオで訓練されたAIは 97%の正確さで 顔を識別しますが 噛まれた時の数は70%ほど正確です 隠された顔や 器具を噛む子供に 苦労します 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. より 速く 食べる こと は , 信号 が 十分 で ない ため に 肥満 に なる 危険 性 が 高く なる こと と 関連 し て い ます。 Faster eating is linked to higher obesity risk due to reduced fullness signals. この システム に よっ て , やがて スマートフォン の アプリ が 子供 たち に ゆっくり と 食事 を させ , 健康 的 な 習慣 を 維持 さ せる こと が できる よう に なり まし た。 The system could eventually power smartphone apps to prompt children to eat slower, supporting healthier habits. この 研究 は 栄養 学 の 分野 で 出版 さ れ た もの で , 専門 家 たち に よれ ば , 噛ま れる 率 を 狙う こと は , 食べ過ぎ や 肥満 の 危険 を 減らす の に 役立つ か も しれ ない と いう こと です。 The study was published in Frontiers in Nutrition, and experts say targeting bite rate may help reduce overeating and obesity risk.