Beslenmede yapay zekanın gıda alımını takip etmek, yemek tarifleri önermek, kişiselleştirilmiş diyetisyen hizmetleri sunmak için nasıl kullanılabileceğini ve tıp endüstrisi üzerindeki etkisini keşfedin.
Sağlıklı beslenmek ve formda kalmak birçoğumuzun ulaşmak için çabaladığı bir hedeftir. Bir araştırmaya göre, insanların%70'i daha sağlıklı olmak istiyor ve bunların %50'si için daha sağlıklı beslenmek en önemli öncelik. Zaman zaman doktorların ve diyetisyenlerin tavsiyelerine güvenebiliriz. Ancak bu zaman alıcı olabilir, randevu ve öğün takibi gerektirebilir. Özellikle öğün takibi sıkıcı ve hatalara açık olabilir.
Yapay zeka ve bilgisayar görüşü sağlıklı beslenmeyi daha basit ve erişilebilir hale getirebilir. Yediklerinizi analiz etmeye, beslenmenizi takip etmeye ve hatta sağlık hedeflerinize göre yemek tarifleri önermeye yardımcı olabilirler. Bu teknolojiler ayrıca, diyet kısıtlamaları olan kişiler için yemek planlamayı daha kolay ve güvenli hale getirmek için alerjenlerin belirlenmesine yardımcı olabilir. Bu makalede, bu teknolojilerin beslenme takibi ve yemek tarifleri önerme gibi görevler için nasıl kullanılabileceğine daha yakından bakacağız. Ayrıca beslenme alanında yapay zekanın sağlık sektörünü nasıl etkilediğini de göreceğiz. Hadi başlayalım!
Yanlış besin alımından çeşitli sağlık komplikasyonları ortaya çıkabilir. Araştırmacılar, belirli gıda ve besin maddelerinin çok fazla veya çok az tüketilmesinin kalp hastalığı ve felç riskini artırabileceğini bulmuşlardır. Bu nedenle besin alımınızı takip etmek çok önemlidir. Geleneksel olarak, besin alımını takip etmek, yediğiniz yiyecekleri manuel olarak kaydetmeyi, porsiyon boyutlarını tahmin etmeyi ve beslenme bilgilerine bakmayı içerir; bu da zaman alıcı olabilir ve hata payı içerebilir. Yapay zeka ve bilgisayarla görme teknolojileri sayesinde beslenme takibi artık hiç olmadığı kadar kolay.
Yemek için oturduğunuzda, kasenizin veya tabağınızın fotoğrafını çekebilirsiniz ve bilgisayarla görme modelleri farklı yiyecekleri tanımlamak için görüntüyü analiz edebilir. Yapay zeka sistemi daha sonra porsiyon boyutlarını tahmin edebilir ve ayrıntılı beslenme bilgileri sağlayabilir. Örneğin, nesne algılamayı kullanarak, bilgisayarla görme sistemleri tabağınızdaki gıda maddelerini doğru bir şekilde tanımlayabilir.
.avif)
Tanımlanan bu gıda maddeleri daha sonra geniş bir beslenme bilgisi veritabanıyla eşleştirilebilir. Derinlik tahmini gibi gelişmiş algoritmalar porsiyon boyutlarının tahmin edilmesine yardımcı olabilir. Gıdalar tanımlandıktan ve porsiyon boyutları tahmin edildikten sonra, sistem kalorileri, makro besinleri (proteinler, yağlar ve karbonhidratlar gibi) ve mikro besinleri (vitaminler ve mineraller gibi) hesaplayarak size yemeğinizin ayrıntılı bir besin dökümünü verebilir.
Yemek takibinde bilgisayarla görmenin en popüler uygulamalarından biri mobil uygulamalardır. Şimdi birkaç heyecan verici yapay zeka yemek izleme seçeneğine hızlıca bir göz atalım.
SnapCalorie, bir fotoğraftan kalori içeriğini ve makro besin öğelerini tahmin etmek için bilgisayar görüşü kullanan bir uygulamadır. 5.000 öğün üzerinde eğitilen uygulama, kalori tahmin hatalarını %20'nin altına indiriyor ve çoğu insandan daha iyi performans gösteriyor. Sonuçlar bir yemek günlüğüne kaydedilebilir veya Apple Health gibi fitness platformlarına aktarılabilir.
Benzer şekilde, AI beslenme takibini yönlendiren ilginç bir yenilik de LogMeal API'dir. Gıdaları doğru bir şekilde tespit etmek ve tanımak için büyük gıda görüntüleri veri kümeleri üzerinde eğitilmiş derin öğrenme algoritmaları kullanır. LogMeal'in modelleri 1.300 yemekte %93 doğruluk oranına ulaşıyor ve ayrıntılı besin analizi, içerik tespiti ve porsiyon boyutu tahmini sağlıyor. LogMeal API, restoranlar, kendi kendine sipariş kioskları, gıda teknolojisi girişimleri, sağlık hizmeti sağlayıcıları ve diğer tüketiciler için yemek izleme çözümleri oluşturmak üzere uygulamalara kolayca entegre edilebilir.
.avif)
Yapay zeka, mutfağınızda bulunan malzemelere göre sağlıklı tarifler önerebilir. Segmentasyon gibi bilgisayarla görme teknikleri, buzdolabınızın veya kilerinizin bir görüntüsündeki farklı malzemeleri tanımlayabilir. Buna dayanarak, aşağıdaki gibi büyük bir dil modeli (LLM) ChatGPT daha sonra üretken yapay zeka kullanarak tarifler önerebilir. Bir LLM isteyebildiğiniz için vegan, glütensiz veya düşük karbonhidrat gibi diyet kısıtlamalarını da belirtebilirsiniz ve yapay zeka sistemi kriterlerinizi karşılayacak tarif önerilerini düzenleyecektir.
ChatGPT adresinin özelleştirilmiş bir versiyonu olan Sous Chef, bu teknolojinin harika bir örneğidir. Sahip olduklarınıza göre tarifler önerebiliyor. Malzemeleri girebilir ya da buzdolabınızdaki malzemelerin bir resmini yükleyebilirsiniz.
Böyle bir sisteme gerçekten ihtiyacımız var mı diye merak ediyor olabilirsiniz. Yapay zeka tarif öneri sistemleri, mevcut malzemeleri iyi kullanarak gıda israfını azaltmak ve gurme yemeklerle öğün çeşitliliğini artırmak gibi birçok fayda sunar. Ayrıca dengeli bir diyet sürdürmenize de yardımcı olabilirler. Örneğin, bir yapay zeka tarif üreticisi tarafından önerilen kişiselleştirilmiş yemek planları, fitness hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olabilir. Bu sistemler ayrıca yemek pişirmeyi çok daha eğlenceli ve yaratıcı hale getirebilir.
Gıda ve beslenme sektöründe yapay zeka ile ilgili pek çok etkileyici çalışma yapılıyor. Yapay zekayı her gün yediğimiz yiyeceklere entegre eden bazı girişimlere bir göz atalım.
ABD merkezli bir startup olan Journey Foods, yeni ambalajlı gıda ürünlerinin geliştirilmesi ve piyasaya sürülmesi için bileşen istihbaratı sağlıyor. Veri bilimi platformu JourneyAI, her ürün için ideal bileşeni bulmak üzere milyonlarca bileşeni ve tedarik zinciri verilerini analiz ediyor. Gıda ürünlerinin en iyi formülasyonlarını oluşturmak için kimyasallar ve besinler hakkında büyük miktarda veri toplar ve depolar. Platform ayrıca paketlenmiş gıda üreten şirketlerin veri odaklı gıda keşfi yoluyla tüm ürün yaşam döngülerini daha iyi yönetmelerini sağlıyor.
Beslenme sektöründeki bir diğer yenilikçi girişim ise Viome. Viome, kişiselleştirilmiş beslenme ve sağlıklı yaşam önerileri sunmak için yapay zeka ve mRNA dizileme teknolojisini kullanıyor. Bireyin sağlığı hakkında kesin bilgiler vermek için mikrobiyomu ve gen ifadesini analiz eden evde testler sağlıyorlar. Bu bilgiler, mikrobiyal dengesizliklerin ve enflamasyonun altında yatan nedenlerin belirlenmesine yardımcı oluyor. Viome, bu bilgilere dayanarak, her kişinin kendine özgü biyokimyasına göre uyarlanmış özel yapım takviyeler ve diyet önerileri sunar. Kronik hastalıkları önlemeye ve temel sağlık sorunlarını ele almaya odaklanan Viome, gelişmiş sağlık yönetimini erişilebilir ve kişiselleştirilmiş hale getirir.
.avif)
Yapay zeka ile geliştirilmiş beslenme sistemleri birçok fayda sunarken, bazı dezavantajlarını da anlamamız gerekiyor. En önemli sorunlardan biri veri gizliliği ve güvenliğidir. Bu sistemlerin hassas kişisel sağlık ve beslenme bilgilerine erişmesi gerekiyor. Bu veriler iyi korunmazsa, kötüye kullanılabilir veya çalınabilir.
Ayrıca, yapay zeka algoritmalarında önyargı endişesi de var. Eğitim verileri yeterince çeşitli değilse, tavsiyeler herkes için doğru olmayabilir ve potansiyel olarak belirli insan grupları için kötü tavsiyelere yol açabilir. Bir başka sorun da teknolojiye fazla bağımlı olma riskidir. Yapay zeka yararlı içgörüler sağlayabilir, ancak insan beslenme uzmanlarının ve sağlık hizmeti sağlayıcılarının uzmanlığının yerini almamalıdır.
Yapay zeka destekli beslenme takibi ve diyetisyen sistemleri, insan diyetisyenlerin ve sağlık uzmanlarının rollerini değiştirerek tıp sektörünü yeniden şekillendirmeye hazırlanıyor. Ayrıca, besin alımı konusunda tavsiye almak söz konusu olduğunda halka daha fazla seçenek sunuyorlar. İnsanların yaklaşık %40'ı günlük rutinlerine bir takviye eklemeden önce doktorlarıyla konuşma ihtiyacı hissetmiyor. Yapay zeka, uzman görüşü almayı kolaylaştırır ve halkı beslenme alımlarında değişiklik yapmadan önce daha fazla girdi almaya teşvik edebilir.
Yapay zeka dönüşümünün beslenme ve diyet yönetiminin ele alınış şeklini temelden değiştirmesi muhtemeldir. Westchester, New York'ta bulunan Core Nutrition'da diyetisyen-beslenme uzmanı olan Alexandra Kaplan, "Doğru olduğunu varsayarsak (YZ), çok faydalı olabilir çünkü tabaktakinin tam porsiyonunu ve ardından yemeğin içinde ne olduğunu bilmeme yardımcı olur, bu nedenle hastaların o öğünde ne yediklerini bilmeleri yararlı olabilir" diyor.
Yapay zeka, insan diyetisyenlerin yerini almak yerine, onların uzmanlıklarını tamamlayan güçlü bir araç olarak hizmet edebilir. Yapay zeka, diyetisyenlerin daha etkili tedavi planları geliştirmelerine yardımcı olan klinik karar verme sürecini destekleyebilecek veri odaklı içgörüler sağlayabilir. Örneğin, yapay zeka, bir hastanın beslenme alışkanlıklarında kronik hastalıklara katkıda bulunan kalıpları belirleyebilir ve diyetisyenlerin daha erken ve daha etkili bir şekilde müdahale etmesine olanak tanıyabilir.
Bilgisayar görüşü ve yapay zeka, yediklerimizi takip etmeyi çok daha kolay hale getirebilir ve hatta kişisel diyetisyeniniz olabilir. Bu teknolojiler, doğru izleme ve kişiye özel diyet planları sağlayarak hasta sağlığını iyileştirmeye yardımcı olmak için kullanılabilir ve aynı zamanda karmaşık diyetisyen süreçlerinin çoğunu daha verimli hale getirerek sağlık hizmeti maliyetlerini düşürebilir. YZ'nin doğruluk sorunları ve kişisel insan dokunuşu eksikliği gibi bazı sınırlamaları olsa da, YZ yenilikleri insan uzmanlığını tamamlayabilir ve genel beslenme bakımını geliştirebilir. Star Trek'in gıda kopyalayıcılarından hala çok uzakta olabiliriz, ancak beslenmede yapay zeka geleceği yeniden şekillendiriyor.
Birlikte yenilik yapalım! Yapay zekaya katkılarımızı görmek için GitHub depomuzu keşfedin. En son yapay zeka teknolojisiyle üretim ve sağlık gibi sektörleri nasıl yeniden tanımladığımızı keşfedin. 🚀
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
