ИИ в питании: Упрощение процесса здорового питания с помощью компьютерного зрения

Компьютерное зрение в отслеживании питания и анализе продуктов

При неправильном питании могут возникнуть различные осложнения со здоровьем. Исследователи обнаружили, что слишком большое или слишком малое потребление определенных продуктов и питательных веществ может увеличить риск сердечных заболеваний и инсульта. Именно поэтому очень важно следить за своим питанием. Традиционно отслеживание потребляемых продуктов включает в себя ручную запись съеденных продуктов, оценку размеров порций и поиск информации о питании, что может отнимать много времени и допускать ошибки. Благодаря технологиям искусственного интеллекта и компьютерного зрения следить за питанием стало проще, чем когда-либо прежде.

Когда вы садитесь есть, вы можете сфотографировать свою миску или тарелку, а модели компьютерного зрения проанализируют изображение, чтобы идентифицировать различные продукты. Затем система искусственного интеллекта может оценить размер порций и предоставить подробную информацию о питании. Например, с помощью распознавания объектов системы компьютерного зрения могут точно идентифицировать продукты на вашей тарелке.

‍

Эти идентифицированные продукты можно сопоставить с большой базой данных, содержащей информацию о питании. Продвинутые алгоритмы, такие как оценка глубины, помогают оценить размеры порций. После идентификации продуктов и оценки размеров порций система может рассчитать калории, макро- и микроэлементы (белки, жиры и углеводы), а также витамины и минералы, чтобы предоставить вам подробную информацию о питании вашего блюда.

Приложения для отслеживания питания с помощью компьютерного зрения

Одно из самых популярных применений компьютерного зрения для отслеживания приема пищи - мобильные приложения. Давайте рассмотрим несколько интересных вариантов отслеживания питания с помощью искусственного интеллекта. 

SnapCalorie - это приложение, использующее компьютерное зрение для оценки калорийности и макронутриентов по фотографии. Натренировавшись на 5 000 блюдах, оно сократило ошибки в оценке калорийности до менее чем 20 % и превзошло большинство людей. Результаты можно записывать в дневник питания или экспортировать в фитнес-платформы, например Apple Health. 

Интересной инновацией, способствующей развитию искусственного интеллекта в отслеживании питания, является API LogMeal. В нем используются алгоритмы глубокого обучения, которые обучаются на больших массивах данных изображений продуктов питания для точного обнаружения и распознавания блюд. Модели LogMeal достигают точности 93 % для 1 300 блюд и обеспечивают подробный анализ питания, обнаружение ингредиентов и оценку размера порций. API LogMeal можно легко интегрировать в приложения для создания решений по отслеживанию приема пищи для ресторанов, киосков самозаказа, стартапов в сфере фуд-технологий, медицинских учреждений и других потребителей.

‍

Использование искусственного интеллекта для создания рецептов

ИИ может предлагать полезные рецепты на основе того, что есть у вас на кухне. Методы компьютерного зрения, такие как сегментация, позволяют определить различные ингредиенты на изображении вашего холодильника или кладовой. На основе этого большая языковая модель (LLM), например ChatGPT, может предложить рецепты с помощью генеративного ИИ. Поскольку вы можете подсказать LLM, вы также можете указать диетические ограничения, такие как веганство, безглютеновая или низкоуглеводная пища, и система искусственного интеллекта будет подбирать рецепты в соответствии с вашими критериями.

‍

"Су-шеф", адаптированная версия ChatGPT, - отличный пример этой технологии. Он может предлагать рецепты на основе того, что у вас есть. Вы можете ввести ингредиенты или загрузить изображение того, что есть у вас в холодильнике. 

Вы можете задаться вопросом, действительно ли нам нужна такая система? Системы искусственного интеллекта, предлагающие рецепты, обладают множеством преимуществ, например, позволяют сократить количество пищевых отходов за счет рационального использования имеющихся ингредиентов и разнообразить блюда для гурманов. Они также могут помочь вам поддерживать сбалансированное питание. Например, персонализированные планы питания, предложенные генератором рецептов ИИ, могут помочь вам достичь фитнес-целей. Кроме того, такие системы могут сделать процесс приготовления пищи гораздо более увлекательным и творческим.

Стартапы, внедряющие инновации с помощью искусственного интеллекта в индустрии питания

В индустрии питания и продуктов питания ведется интересная работа в области искусственного интеллекта. Давайте посмотрим на некоторые стартапы, которые внедряют ИИ в пищу, которую мы едим каждый день. 

Journey Foods, американский стартап, предоставляет интеллектуальную информацию об ингредиентах для разработки и запуска новых упакованных продуктов питания. Платформа JourneyAI, основанная на науке о данных, анализирует миллионы ингредиентов и данные о цепочке поставок, чтобы найти идеальный ингредиент для каждого продукта. Она собирает и хранит огромное количество данных о химических и питательных веществах для создания оптимальных рецептур пищевых продуктов. Платформа также позволяет компаниям, занимающимся производством упакованных продуктов питания, лучше управлять всем жизненным циклом продукта благодаря открытию продуктов питания на основе данных.

Еще один инновационный стартап в индустрии питания - Viome. Viome использует искусственный интеллект и технологию секвенирования мРНК, чтобы предлагать персонализированные рекомендации по питанию и здоровью. Они проводят домашние тесты, анализирующие микробиом и экспрессию генов, чтобы получить точную информацию о состоянии здоровья человека. Эти данные помогают выявить основные причины микробного дисбаланса и воспаления. Основываясь на этой информации, компания Viome назначает индивидуальные добавки и диетические рекомендации, учитывающие уникальную биохимию каждого человека. Сосредоточившись на профилактике хронических заболеваний и решении коренных проблем со здоровьем, Viome делает передовое управление здоровьем доступным и персонализированным.

‍

Взвешивание недостатков искусственного интеллекта диетологов

Хотя системы питания с искусственным интеллектом дают множество преимуществ, мы также должны понимать некоторые их недостатки. Один из главных вопросов - конфиденциальность и безопасность данных. Этим системам необходим доступ к конфиденциальной личной информации о здоровье и питании. Если эти данные не защищены должным образом, они могут быть использованы не по назначению или украдены. 

Кроме того, существует опасение, что алгоритмы ИИ могут быть предвзятыми. Если обучающие данные недостаточно разнообразны, рекомендации могут быть неточными для всех, что может привести к неправильным советам для определенных групп людей. Еще одна проблема - риск слишком сильно зависеть от технологий. ИИ может дать полезные рекомендации, но он не должен заменять опыт диетологов и медицинских работников. 

Влияние на медицинскую промышленность

Системы отслеживания питания и диетологии на базе искусственного интеллекта изменят медицинскую отрасль, изменив роль диетологов и медицинских работников. Кроме того, они предоставляют населению больше возможностей для получения рекомендаций по питанию. Около 40 % людей не считают нужным проконсультироваться с врачом, прежде чем добавить в свой ежедневный рацион ту или иную добавку. ИИ облегчает получение экспертного мнения и может побудить людей к более активному участию в обсуждении, прежде чем вносить изменения в свой рацион питания.

Вполне вероятно, что трансформация ИИ может кардинально изменить подход к питанию и диетологии. Александра Каплан, диетолог-нутриционист из Core Nutrition в Вестчестере, штат Нью-Йорк, утверждает: "Если предположить, что он (ИИ) точен, это может быть очень полезно, потому что поможет мне узнать точную порцию того, что лежит на тарелке, а затем - что содержится в пище, так что это может быть полезно для пациентов, чтобы знать, что они едят в этот прием пищи".

ИИ не заменяет диетологов, а может служить мощным инструментом, дополняющим их опыт. ИИ может предоставлять основанные на данных сведения, которые поддерживают принятие клинических решений и помогают диетологам разрабатывать более эффективные планы лечения. Например, ИИ может выявить закономерности в пищевых привычках пациента, способствующие развитию хронических заболеваний, и позволить диетологам вмешаться раньше и эффективнее. 

Дайджест по искусственному интеллекту в питании

Компьютерное зрение и искусственный интеллект могут значительно упростить отслеживание того, что мы едим, и даже стать вашим личным диетологом. Эти технологии могут быть использованы для улучшения здоровья пациентов путем обеспечения точного мониторинга и составления индивидуальных планов питания, а также для снижения расходов на здравоохранение за счет повышения эффективности большинства сложных процессов работы диетолога. Несмотря на то что ИИ имеет ряд ограничений, таких как проблемы с точностью и отсутствие индивидуального человеческого подхода, инновации в области ИИ могут дополнить опыт человека и улучшить общее качество диетологической помощи. Возможно, нам еще далеко до пищевых репликаторов из "Звездного пути", но ИИ в диетологии меняет будущее.

Давайте внедрять инновации вместе! Ознакомьтесь с нашим репозиторием на GitHub, чтобы увидеть наш вклад в развитие ИИ. Узнайте, как мы пересматриваем такие отрасли, как производство и здравоохранение, используя передовые технологии ИИ. 🚀