Foodvisor为其人工智能驱动的应用程序筹集了450万美元

 
总部位于巴黎的Foodvisor已筹集了450万美元的风险投资，以加速其营养教练应用程序的开发，该应用程序利用人工智能和计算机视觉来监控用户的饮食习惯。
该公司于2018年成立，旨在证明深度学习领域的更广泛突破可以应用于实际用途，例如以对人的健康产生可测量影响的方式跟踪食物的摄入量。该应用程序最初是在法国工程学校的一个项目中启动的，当时三位联合创始人都在思考一些基本问题。
Foodvisor联合创始人兼首席营销官Aurore Tran说：“我该如何吃得更好?”是第一个问题。 “我如何对所吃的食物有明确的营养成分?”
位于伦敦的Winnow也将计算机视觉应用于食物，该公司创造了一种运动感应计算机视觉相机，可以将食物扔入垃圾桶后对其进行拍照，以实现废物自动跟踪。
然而，Foodvisor的目标是健康问题。它从研究实验室搬到了巴黎的Station F创业园区，在那里开发了AI驱动的食品日记的第一版。用户创建一个帐户，然后在开始食用之前就对食物进行拍照。
该应用程序的深度学习算法可以识别1200种食物。它还可以估算食物量，并就可能的营养不良状况提供快速报告。如果该应用程序犯了一个明显的错误，则用户可以对其进行更正，从而添加可以提高整体准确性的信息。
Tran说，创始人相信图像识别会鼓励更多的人追踪他们的日常食物消费。
她说：“我们认为我们正在解决图片方面的难题，而不是上传您的所有数据。”
该公司表示，现在有200万活跃用户。但是它也已经超越了最初的概念。
用户现在还可以将其Foodvisor应用程序与Apple的Health应用程序进行同步，以将其身体活动添加到总体健康监控中并实现目标。
该公司还开发了一种高级服务，每月收费5至10美元，可让用户与营养师联系，以获取个人建议和个性化的饮食计划。
Tran说：“我们从用户那里得到的反馈是，他们希望超出他们所吃的卡路里数量，并进行更多的指导。” “这个想法是在口袋里放一个营养师。”
该轮融资由专注于粮食和农业的风险投资基金Agrinnovation以及一些商业天使带领。该公司之前已经筹集了170万美元。
除了产品开发外，最新一轮还将用于进一步推动公司向美国扩展，这给自身带来了一系列挑战。
该团队投入了大量时间训练算法来识别美国受欢迎的食品。这涉及整合美国农业部和其他条形码存储库中的数据库。他们还必须提供磅和盎司，而不是公制。
尽管如此，在这个估计有70%的人口在技术上肥胖的国家，美国的市场机会不言而喻。该公司目前有15名员工，现在计划将重点放在美国市场上，从而使员工数量增加一倍。