Selección de apps

Incluimos las 10 apps de seguimiento de calorías con IA más usadas a nivel mundial, basándonos en datos públicos de descargas y reseñas. Las apps deben ofrecer reconocimiento de comida por foto basado en IA en al menos una versión gratuita o de prueba; las apps puramente basadas en búsqueda de base de datos están excluidas. La lista de 10 se revisa anualmente.

Biblioteca de imágenes (15.000 fotos)

15.000 fotos de comidas en 10 categorías de cocina (1.500 fotos cada una): estadounidense, mediterránea, japonesa, china, india, mexicana/latinoamericana, sudeste asiático, oriente medio, africana y europea. Tres niveles de dificultad: simples (alimento único), mixtos (2-4 componentes) y complejos (5+ componentes o platos densos). Las fotos se toman bajo iluminación estandarizada, desde ángulos consistentes, con un objeto de referencia para escala.

Verdad de referencia: porciones pesadas en laboratorio

Cada comida fotografiada se pesa en básculas calibradas de laboratorio (precisión ±0,1 g) antes de ser fotografiada. La composición de macronutrientes se calcula a partir de USDA FoodData Central y bases regionales verificadas. Esto crea una referencia objetiva contra la cual medimos las estimaciones de IA de cada app.

Protocolo de pruebas

  • Triple envío: cada foto se envía tres veces a cada app, usando la mediana como puntuación final.
  • Pruebas ciegas: los desarrolladores no son notificados ni saben qué imágenes se están enviando.
  • Cuentas de consumidor estándar: sin acceso anticipado, sin claves de API privadas.
  • Mismas condiciones: mismo dispositivo, misma red, misma iluminación.

Sistema de puntuación

Cinco métricas ponderadas componen la puntuación final:

  • Tasa de identificación de alimentos (30%): precisión top-1 sobre las 15.000 fotos.
  • MAPE de porciones (25%): error porcentual absoluto medio en estimación de gramos.
  • Velocidad de procesamiento (20%): tiempo mediano desde la foto hasta el resultado.
  • Cobertura de cocinas (15%): consistencia a través de las 10 categorías de cocina.
  • Aprendizaje y adaptación (10%): mejora después del feedback del usuario.

Preguntas frecuentes sobre la metodología

¿Los desarrolladores saben que sus apps se prueban?

No. Las pruebas se realizan con cuentas de consumidor estándar sin contacto previo con los desarrolladores. No se les notifica antes, durante o después de las pruebas. Esto previene cualquier manipulación u optimización preliminar dirigida a nuestras condiciones específicas.

¿Por qué la biblioteca de imágenes no se publica?

Publicar la biblioteca permitiría a los desarrolladores incluir las imágenes en futuros entrenamientos, invalidando ciclos posteriores. La biblioteca se mantiene internamente y se reemplaza cada año. La metodología para construirla es totalmente pública para que otros puedan reproducir un banco comparable.

¿Quién financia este banco de pruebas?

El banco es autofinanciado. Todas las compras de apps, equipos de prueba y costes de verificación de laboratorio se pagan de bolsillo. El sitio genera ingresos solo por publicidad gráfica. Ningún desarrollador, programa de afiliados o colocación patrocinada contribuye a los costes o influye en los resultados.