Kredit:Multisensory Interactive Media Lab, University of Maine
Forskare från University of Maine uppfann en enhet som kunde fungera som en startplatta för ny teknik för att underlätta daglig spårning av mat- och dryckkonsumtion för seniorer och personer med kroniska hälsotillstånd.
SipBit, skapad av Nimesha Ranasinghe, en biträdande professor i rumslig beräkning, och Chamath Amarasinghe, en Ph.D. student i rumslig informationsvetenskap och ingenjörskonst, kan lokalisera dryckestyp, volym och sockerhalt när den väl är nedsänkt i vätska. Enheten, tränad att känna igen dessa egenskaper genom en serie algoritmer för djupinlärning, kan identifiera dem genom att använda elektriska impedansmätningar över en drinks frekvensintervall.
Elektrisk impedans är motståndet till den elektriska strömmen - rörliga laddade partiklar som elektroner - av ett föremål. En given uppsättning mätningar av en elektrisk impedans korrelerar med en viss dryckesdrag, till exempel om det är te, kaffe eller läsk.
SipBit applicerar en känd elektrisk puls över tusentals frekvenser och mäter sedan impedanserna genom drycken, en metod som kallas elektrisk impedansspektroskopi. Efter att ha samlat in flera uppsättningar mätningar analyserar SipBit dem för att identifiera de fysikaliska och kemiska egenskaperna hos en dryck, särskilt vilken typ av dryck det är och dess volym och sockerhalt.
Många äldre och personer med strikta dieter, inklusive de som har cancer, hjärt- och njursjukdomar, diabetes och andra tillstånd, måste manuellt registrera dagligen vad de äter och dricker i detalj för att hjälpa till att bevara sin hälsa, vilket Ranasinghe säger kan vara tråkigt. konsumerande och öppen för missräkning. Han och Amarasighe hoppas kunna förbättra tekniken i SipBit för att identifiera ännu fler egenskaper, såsom natrium (d.v.s. salt), kolhydrater, protein och kryddinnehåll, och registrera det på enheter som datorer och smartphones för att lindra deras börda. De hoppas sedan kunna utveckla bestick och dryckesartiklar som är utrustade med SipBit.
"Vi utgår från den här grunden", säger Ranasinghe. "Vårt nästa steg är att utforska olika applikationer och skapa en smart kopp eller tumlare där människor automatiskt kan registrera sitt kaloriintag i detalj och i realtid."
SipBit skiljer sig från annan teknik utformad för att identifiera olika aspekter av mat och dryck genom att använda elektrisk impedansspektroskopi istället för att analysera bilder av vad människor äter och dricker före och efter måltider.
Amarasinghe och Ranasinghe säger att andra enheter har problem med att exakt särskilja drycker av samma färg och identifiera deras volym och andra interna attribut. De kan till exempel kämpa för att avgöra om ett kaffe var mörkt eller mellanrostat eller hur mycket sockerhalten i drycken är.
"Genom elektrisk impedans kan vi känna igen olika dryckestyper och egenskaper baserat på olika signaturer; till exempel en kopp Pepsi mot en kopp Coca Cola," säger Amarasinghe.
Ranasinghes forskning fokuserar främst på att replikera kulinariska upplevelser genom att simulera smaker, dofter och andra sinnen genom multisensorisk förstärkt verklighet och andra teknologier. Hans uppfinningar har vunnit utmärkelser och nationellt beröm. Några av hans populära enheter inkluderar Virtual Cocktail, eller Vocktail, Digital Lollipop och Virtual Lemonade.
Ranasinghe säger att SipBit bygger på sin tidigare forskning eftersom sensorisk teknologi som kan upptäcka och samla in data om olika mat- eller dryckesegenskaper hjälper till att uppfinna nya enheter för att simulera dessa upplevelser. Han säger att han så småningom hoppas kunna utveckla ett virtuellt utrymme där människor kan dela simulerad mat och dryck runt om i världen.
"Vi kan ge nya möjligheter för interaktioner mellan människor och mat," säger Ranasinghe. "En drivkraft jag har är att ta reda på hur vi kan lägga till dessa outforskade sinnen – lukt och smak – i vår teknologi. SipBit är en del av ett större pussel av framtida digitala interaktioner mellan människa och mat, för om du vill införliva nya sinnen måste du uppfinna teknik som kan simulera dem, känna av dem och samla in data om dem." + Utforska vidare
