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

Питаться здоровой пищей и оставаться в форме - цель, к которой стремятся многие из нас. Согласно опросу, 70 % людей хотят быть здоровее, а для 50 % из них здоровое питание является главным приоритетом. Время от времени мы можем полагаться на советы врачей и диетологов. Однако это может отнимать много времени и включать в себя назначение встреч и отслеживание приема пищи. Отслеживание питания, в частности, может быть утомительным и чреватым ошибками.

ИИ и компьютерное зрение могут сделать здоровое питание более простым и доступным. Они могут помочь анализировать то, что ты ешь, отслеживать твое питание и даже предлагать рецепты, исходя из твоих целей в области здоровья. Эти технологии также могут помочь определить аллергены, чтобы сделать планирование питания более простым и безопасным для людей с диетическими ограничениями. В этой статье мы подробно рассмотрим, как эти технологии могут быть использованы для таких задач, как отслеживание питания и предложение рецептов. Также мы посмотрим, как ИИ в питании влияет на индустрию здравоохранения. Давай приступим!

‍

Компьютерное зрение в отслеживании питания и анализе продуктов

Различные осложнения со здоровьем могут возникнуть из-за неправильного питания. Исследователи обнаружили, что потребление слишком большого или слишком малого количества определенных продуктов и питательных веществ может увеличить риск развития сердечно-сосудистых заболеваний и инсульта. Вот почему очень важно отслеживать свое потребление питательных веществ. Традиционно отслеживание потребления питательных веществ предполагает ручную запись продуктов, которые ты ешь, оценку размеров порций и поиск информации о питании, что может отнимать много времени и подразумевать погрешность. Благодаря технологиям искусственного интеллекта и компьютерного зрения отслеживать питание теперь проще, чем когда-либо прежде.

Когда ты садишься есть, то можешь 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, используя распознавание объектов, системы компьютерного зрения могут точно идентифицировать продукты на твоей тарелке.

‍

Затем эти идентифицированные продукты можно сопоставить с большой базой данных, содержащей информацию о питании. Продвинутые алгоритмы, такие как оценка глубины, могут помочь оценить размеры порций. После того как продукты идентифицированы и размеры порций оценены, система может рассчитать калории, макроэлементы (такие как белки, жиры и углеводы) и микроэлементы (такие как витамины и минералы), чтобы дать тебе подробную информацию о питании твоей трапезы.

Приложения для отслеживания питания, работающие на основе компьютерного зрения

Одно из самых популярных применений компьютерного зрения в отслеживании приема пищи - это мобильные приложения. Давай вкратце рассмотрим несколько интересных вариантов AI-трекинга еды. 

SnapCalorie - приложение, которое использует компьютерное зрение для оценки калорийности и макронутриентов по фотографии. Обученное на 5 000 блюдах, оно снижает ошибки в оценке калорийности до менее чем 20 % и превосходит большинство людей. Результаты можно записывать в дневник питания или экспортировать в фитнес-платформы вроде Apple Health. 

Аналогично, интересной инновацией, способствующей развитию ИИ-отслеживания питания, является API LogMeal. Он использует алгоритмы глубокого обучения, которые тренируются на больших массивах данных изображений еды, чтобы точно обнаруживать и распознавать продукты. Модели LogMeal достигают 93% точности при работе с 1 300 блюдами 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 предложения рецептов

ИИ может предлагать полезные рецепты, основываясь на том, что есть у тебя на кухне. Методы компьютерного зрения, такие как сегментация, могут идентифицировать различные ингредиенты на изображении твоего холодильника или кладовки. На основе этого большая языковая модель (LLM), например ChatGPT может предлагать рецепты, используя генеративный ИИ. Поскольку ты можешь подсказать LLM, то можешь также указать диетические ограничения, например веганские, безглютеновые или низкоуглеводные, и система искусственного интеллекта составит предложения рецептов, которые будут соответствовать твоим критериям.

‍

Sous Chef, адаптированная версия сайта ChatGPT, - отличный пример этой технологии. Она может предлагать рецепты на основе того, что у тебя есть. Ты можешь либо ввести ингредиенты, либо загрузить изображение того, что есть у тебя в холодильнике. 

Возможно, ты задаешься вопросом, действительно ли нам нужна такая система? Системы искусственного интеллекта, предлагающие рецепты, дают множество преимуществ, например, сокращают пищевые отходы за счет рационального использования имеющихся ингредиентов и увеличивают разнообразие еды за счет изысканных блюд. Кроме того, они могут помочь тебе поддерживать сбалансированное питание. Например, персонализированные планы питания, предложенные генератором рецептов ИИ, могут помочь тебе достичь фитнес-целей. Кроме того, эти системы могут сделать процесс приготовления пищи гораздо более веселым и творческим.

Стартапы, внедряющие инновации с помощью искусственного интеллекта в индустрию питания

В индустрии еды и питания ведется много увлекательной работы, связанной с искусственным интеллектом. Давай посмотрим на некоторые стартапы, которые внедряют ИИ в еду, которую мы едим каждый день. 

Journey Foods, стартап из США, предоставляет интеллектуальные данные об ингредиентах для разработки и запуска новых упакованных продуктов питания. Их платформа Data Science, JourneyAI, 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, чтобы создавать лучшие рецептуры пищевых продуктов. Платформа также позволяет компаниям, производящим упакованные продукты 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 оздоровлению. Они предоставляют домашние тесты, которые анализируют микробиом и экспрессию генов, чтобы дать точное представление о здоровье человека. Эти сведения помогают выявить глубинные причины микробного дисбаланса и воспалений. Основываясь на этой информации, 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.

‍

Взвешивая недостатки искусственного интеллекта диетологов

Хотя системы питания с поддержкой ИИ дают много преимуществ, нам также нужно понимать некоторые их недостатки. Одна из главных проблем - конфиденциальность и безопасность данных. Этим системам необходим доступ к конфиденциальной личной информации о здоровье и питании. Если эти данные не будут хорошо защищены, их могут неправильно использовать или украсть. 

Кроме того, есть опасение, что алгоритмы ИИ могут быть предвзятыми. Если обучающие данные недостаточно разнообразны, то рекомендации могут быть неточными для всех, что потенциально может привести к плохим 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 человеческих диетологов и медицинских работников. 

Влияние на медицинскую промышленность

Системы отслеживания питания и диетологии на базе искусственного интеллекта собираются перестроить медицинскую индустрию, изменив роль человеческих диетологов и медицинских работников. Кроме того, они дают населению больше возможностей, когда нужно получить совет по поводу питания. Около 40 % людей не считают нужным поговорить с врачом, прежде чем добавить в свой распорядок дня ту или иную добавку. ИИ облегчает получение экспертного мнения и может побудить общественность получить больше информации, прежде чем вносить изменения в свое питание.

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

Вместо того чтобы заменять диетологов-людей, ИИ может служить мощным инструментом, дополняющим их опыт. ИИ может предоставлять основанные на данных сведения, которые поддерживают принятие клинических решений, что помогает диетологам разрабатывать более эффективные планы лечения. Например, ИИ может выявить закономерности в пищевых привычках пациента, способствующие развитию хронических заболеваний, и позволить диетологам вмешиваться раньше и эффективнее. 

Дайджест об искусственном интеллекте в питании

Компьютерное зрение и искусственный интеллект могут значительно упростить отслеживание того, что мы едим, и даже могут стать твоим личным диетологом. Эти технологии можно использовать для улучшения здоровья пациентов, обеспечивая точный мониторинг и составляя индивидуальные планы питания, а также снижая расходы на здравоохранение, делая большинство сложных процессов работы диетолога более эффективными. Хотя у ИИ есть некоторые ограничения, такие как проблемы с точностью и отсутствие личного человеческого контакта, инновации ИИ могут дополнить человеческий опыт и улучшить общий уход за питанием. Возможно, нам еще далеко до пищевых репликаторов из "Звездного пути", но ИИ в диетологии меняет будущее.

Давай внедрять инновации вместе! Изучи наш репозиторий на GitHub, чтобы увидеть наш вклад в развитие ИИ. Узнай, как мы переосмысливаем такие отрасли, как производство и здравоохранение, с помощью передовых технологий ИИ. 🚀