Modelo de demanda de aumento de alimentos
Reconocimiento de alimentos mediante procesamiento de imágenes
Durante casi toda la historia de la humanidad, la principal preocupación por la comida se ha centrado en un único objetivo: tener suficiente. Sólo en las últimas décadas ha dejado de ser un recurso limitado para muchos. Hoy en día, los alimentos son abundantes para la mayoría de los habitantes de los países de renta alta y media, pero no para todos, y su función ha cambiado en consecuencia. Mientras que antes el principal objetivo de los alimentos era proporcionar energía suficiente, hoy en día los principales retos para la salud pública son evitar el exceso de calorías y la composición nutricional de las dietas.
Cada vez se conoce mejor la carga que suponen las dietas para la salud de la población. Se cree que las dietas que conducen al sobrepeso y la obesidad son responsables, al menos en parte, de la mortalidad y la morbilidad por enfermedades crónicas asociadas a las enfermedades no transmisibles (ENT) (1). La composición nutricional de las dietas está estrechamente relacionada con los resultados sanitarios. Por ejemplo, las dietas altas en sodio, bajas en cereales integrales, bajas en frutas, bajas en frutos secos y semillas, y bajas en verduras, se asocian con el mayor número de muertes atribuibles a la dieta a nivel mundial. Como señaló la "Comisión EAT-Lancet sobre dietas saludables a partir de alimentos sostenibles", las dietas poco saludables suponen actualmente un mayor riesgo de morbilidad y mortalidad que las relaciones sexuales de riesgo y el consumo de alcohol, drogas y tabaco juntos (2).
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En concreto, para obtener representaciones con estas propiedades, calculamos un vector para cada nodo del grafo (usuarios, restaurantes y alimentos en este caso) de forma que la similitud del vector del nodo se aproxime a la fuerza de la conexión entre dos nodos del grafo. Nuestro objetivo es encontrar una función que mapee desde un nodo a su representación vectorial (una función de codificación) de forma que los nodos que son estructuralmente similares en el grafo tengan representaciones similares.
La idea básica de las GNN consiste en utilizar una red neuronal para obtener una representación de un nodo agregando las representaciones de los nodos vecinos de forma recursiva y limitada a una cierta profundidad, como se muestra en la Figura 1, a continuación:
Suponiendo que limitamos la profundidad de la recursión a dos para obtener la representación del nodo A de la Figura 1, primero realizamos una búsqueda breadth-first partiendo de A. A continuación, obtenemos las características x de los nodos a dos pasos de distancia de A. Las características se agregan mediante una función de agregación/pooling, por ejemplo, tomando la media y se proyectan mediante una multiplicación matricial con una matriz de pesos aprendida W (PROJ W en la figura) para obtener una representación de la vecindad de los nodos a un salto de distancia de A.
Detección de alimentos mediante aprendizaje automático github
Los alimentos y el agua son importantes para la vida. La población mundial se ha multiplicado por muchos en el último siglo y aumentará aún más en 2030 y 2050 [1]. Una población mundial tan numerosa demandará más alimentos y agua en el futuro. A pesar de que el crecimiento agrícola ha sido superior a la tasa de crecimiento de la población, se ha planteado la cuestión de si la masa terrestre del mundo es realmente capaz de mantener a su población en expansión para 2030 y 2050. La seguridad alimentaria sigue siendo una prioridad para muchos países, especialmente para los países en desarrollo. Existe una creciente preocupación sobre la futura demanda y oferta de alimentos en el mundo. El sistema alimentario mundial está experimentando una confluencia sin precedentes de presiones que pueden aumentar en los años 2050 [1]. El aumento de la producción de alimentos requerirá mayores insumos: tierra, agua o energía, o una combinación de estos insumos. Así, el aumento necesario de la producción de alimentos intensificará la competencia por la tierra, el agua y la energía [2, 3]. La agricultura mundial evoluciona con la demanda de alimentos de la población, la disponibilidad de tecnología y el cambio climático. ¿Podría el futuro crecimiento de la oferta de alimentos de un país coincidir con su mayor demanda de alimentos como resultado de la presión demográfica y el aumento de los ingresos? Varios estudios intentaron responder a esta pregunta, proyectaron la demanda y la oferta de alimentos clave en varios países y evaluaron las diferencias [4, 5, 6].
La demanda de alimentos aumenta en todo el mundo
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Las encuestas sobre nutrición se han utilizado ampliamente para evaluar la ingesta de alimentos y nutrientes o los patrones dietéticos de una población específica [1]. Es necesario disponer de métodos precisos para evaluar la ingesta de alimentos o nutrientes a fin de gestionar la ingesta dietética personal diaria y llevar a cabo investigaciones nutricionales académicas. Los métodos de evaluación dietética más utilizados son el recuerdo de 24 horas, el cuestionario de frecuencia de alimentos (FFQ) y los registros de alimentos. Tradicionalmente, las evaluaciones dietéticas se realizaban mediante entrevistas con bolígrafo y papel (PAPI) y entrevistas personales asistidas por ordenador (CAPI), que dependen en gran medida de la memoria y la cognición del sujeto [1]. Además, las personas pueden informar menos de lo que ingieren debido a la carga que supone la recodificación [2]. El cuadro 1 es un resumen de las características de los métodos de encuesta nutricional representativos.