ИИ в сфере питания: упрощение здорового питания с помощью компьютерного зрения
Узнай, как ИИ в сфере питания помогает отслеживать потребление продуктов, рекомендовать рецепты и предоставлять персонализированные услуги диетологов, а также о его влиянии на медицинскую отрасль.
Здоровое питание и поддержание физической формы — цель, к которой стремятся многие из нас. Согласно опросу, 70% людей хотят стать здоровее, а для 50% из них более здоровое питание является главным приоритетом. Иногда мы можем полагаться на советы врачей и диетологов. Однако это может отнимать много времени и требовать записи на приём и отслеживания питания. В частности, отслеживание питания может быть утомительным и подверженным ошибкам.
ИИ и компьютерное зрение могут сделать здоровое питание проще и доступнее. Они помогают анализировать то, что ты ешь, отслеживать питание и даже предлагать рецепты с учётом твоих целей в области здоровья. Эти технологии также могут выявлять аллергены, чтобы упростить и сделать безопаснее планирование питания для людей с ограничениями в рационе. В этой статье мы подробнее рассмотрим, как эти технологии можно использовать для таких задач, как отслеживание питания и предложение рецептов. Мы также увидим, как ИИ в сфере питания влияет на отрасль здравоохранения. Давай начнём!
Рис. 1. Использование ИИ для подсчёта количества калорий в блюде.
Компьютерное зрение для отслеживания питания и анализа продуктов#
Неправильное питание может привести к различным проблемам со здоровьем. Исследователи обнаружили, что употребление слишком большого или слишком малого количества определённых продуктов и питательных веществ может повысить риск сердечных заболеваний и инсульта. Поэтому очень важно отслеживать своё питание. Традиционно отслеживание питания включает ручную запись съеденных продуктов, оценку размеров порций и поиск информации о пищевой ценности, что может отнимать много времени и приводить к погрешностям. Благодаря технологиям ИИ и компьютерного зрения отслеживать питание теперь проще, чем когда-либо.
Сев за стол, ты можешь сфотографировать миску или тарелку, а модели компьютерного зрения проанализируют изображение и определят разные продукты. Затем система ИИ может оценить размеры порций и предоставить подробную информацию о пищевой ценности. Например, с помощью обнаружения объектов системы компьютерного зрения могут точно определить продукты на твоей тарелке.
Рис. 2. Использование модели компьютерного зрения Ultralytics YOLOv8 для обнаружения клубники.
Затем эти определённые продукты можно сопоставить с большой базой данных о пищевой ценности. Продвинутые алгоритмы, например оценка глубины, помогают оценить размеры порций. После определения продуктов и оценки размеров порций система может рассчитать калории, макронутриенты (например, белки, жиры и углеводы) и микронутриенты (например, витамины и минералы), чтобы предоставить подробный анализ пищевой ценности твоего блюда.
Приложения для отслеживания питания на основе компьютерного зрения#
Одно из самых популярных применений компьютерного зрения для отслеживания питания — мобильные приложения. Давай кратко рассмотрим несколько интересных вариантов приложений на основе ИИ для отслеживания питания.
SnapCalorie — это приложение, которое использует компьютерное зрение для оценки калорийности и содержания макронутриентов по фотографии. Обученное на 5 000 блюд, оно снижает погрешность оценки калорий до менее чем 20% и превосходит большинство людей по точности. Результаты можно сохранять в дневнике питания или экспортировать на фитнес-платформы, например Apple Health.
Ещё одна интересная инновация в области отслеживания питания с помощью ИИ — это LogMeal API. Он использует алгоритмы глубокого обучения, обученные на больших наборах данных с изображениями продуктов, чтобы точно обнаруживать и распознавать продукты. Модели LogMeal достигают точности 93% на 1 300 блюдах и предоставляют подробный анализ пищевой ценности, распознавание ингредиентов и оценку размера порций. LogMeal API легко интегрировать в приложения для создания решений по отслеживанию питания для ресторанов, киосков самообслуживания, стартапов в сфере пищевых технологий, медицинских организаций и других потребителей.
Рис. 3. Определение продуктов с помощью Logmeal.
Использование ИИ для предложения рецептов#
ИИ может предлагать полезные рецепты на основе продуктов, которые есть у тебя на кухне. Методы компьютерного зрения, такие как сегментация, могут определять различные ингредиенты на изображении холодильника или кладовой. На основе этого большая языковая модель (LLM), например ChatGPT, может предлагать рецепты с использованием генеративного ИИ. Поскольку LLM можно задавать запросы, ты также можешь указать ограничения в рационе, например веганское питание, безглютеновую или низкоуглеводную диету, и система ИИ подберёт рецепты в соответствии с твоими требованиями.
Рис. 4. Распознавание ингредиентов с помощью компьютерного зрения.
«Sous Chef», настроенная версия ChatGPT, — отличный пример этой технологии. Она может предлагать рецепты на основе имеющихся у тебя продуктов. Ты можешь либо ввести ингредиенты в запросе, либо загрузить изображение содержимого своего холодильника.
Возможно, ты задаёшься вопросом: действительно ли нам нужна такая система? Системы ИИ для предложения рецептов дают множество преимуществ, например сокращают пищевые отходы благодаря эффективному использованию доступных ингредиентов и увеличивают разнообразие блюд за счёт изысканных рецептов. Они также помогают поддерживать сбалансированный рацион. Например, персонализированные планы питания, предложенные генератором рецептов на основе ИИ, могут помочь тебе достичь фитнес-целей. Такие системы также делают готовку гораздо более увлекательной и творческой.
Стартапы, внедряющие ИИ в индустрию питания#
В пищевой индустрии и сфере питания ведётся много интересных разработок, связанных с ИИ. Давай рассмотрим несколько стартапов, которые внедряют ИИ в продукты, которые мы едим каждый день.
Journey Foods, стартап из США, предоставляет решения для анализа ингредиентов, помогающие разрабатывать и выводить на рынок новые упакованные продукты питания. Платформа анализа данных JourneyAI изучает миллионы ингредиентов и данные о цепочках поставок, чтобы найти идеальный ингредиент для каждого продукта. Она собирает и хранит огромные объёмы данных о химических веществах и питательных веществах, чтобы создавать оптимальные рецептуры пищевых продуктов. Платформа также позволяет компаниям по производству упакованных продуктов эффективнее управлять полными жизненными циклами продуктов благодаря поиску новых продуктов на основе данных.
Ещё один инновационный стартап в сфере питания — Viome. Viome использует искусственный интеллект и технологию секвенирования мРНК, чтобы предлагать персонализированные рекомендации по питанию и здоровому образу жизни. Компания предоставляет домашние тесты, которые анализируют микробиом и экспрессию генов, чтобы давать точные сведения о здоровье человека. Эти сведения помогают выявлять глубинные причины дисбаланса микробиома и воспаления. На основе этой информации Viome назначает индивидуально подобранные добавки и рекомендации по питанию с учётом уникальной биохимии каждого человека. Сосредоточившись на профилактике хронических заболеваний и устранении первопричин проблем со здоровьем, Viome делает передовые методы управления здоровьем доступными и персонализированными.
Рис. 5. Рекомендации по питанию на основе ИИ и секвенирования генома.
Оценка недостатков диетологов на основе ИИ#
Хотя системы питания с поддержкой ИИ дают множество преимуществ, важно понимать и некоторые их недостатки. Одна из основных проблем — конфиденциальность и безопасность данных. Для работы этим системам необходим доступ к конфиденциальной информации о здоровье и питании человека. Если эти данные защищены недостаточно хорошо, их могут неправомерно использовать или украсть.
Кроме того, существуют опасения по поводу предвзятости алгоритмов ИИ. Если обучающие данные недостаточно разнообразны, рекомендации могут быть неточными для разных людей, что потенциально может привести к неправильным советам для определённых групп. Ещё одна проблема — риск чрезмерной зависимости от технологий. ИИ может предоставлять полезные сведения, но он не должен заменять знания и опыт людей-диетологов и медицинских работников.
Влияние на медицинскую отрасль#
Системы отслеживания питания и диетологии на основе ИИ призваны изменить медицинскую отрасль и роли диетологов и медицинских работников. Они также дают людям больше возможностей получать рекомендации по питанию. Около 40% людей не считают необходимым консультироваться с врачом, прежде чем добавить добавку в свой ежедневный рацион. ИИ упрощает получение экспертного мнения и может побудить людей получать больше рекомендаций, прежде чем вносить изменения в своё питание.
Вероятно, преобразования на основе ИИ могут коренным образом изменить подходы к питанию и управлению рационом. Александра Каплан, диетолог-нутрициолог из Core Nutrition в Вестчестере, штат Нью-Йорк, говорит: «Если предположить, что ИИ точен, он может быть очень полезен, потому что поможет мне узнать точный размер порции того, что находится на тарелке, а затем состав продуктов, и это может помочь пациентам понять, что они едят во время этого приёма пищи».
Вместо того чтобы заменять диетологов, ИИ может служить мощным инструментом, дополняющим их знания и опыт. ИИ способен предоставлять основанные на данных сведения, поддерживающие принятие клинических решений, что помогает диетологам разрабатывать более эффективные планы лечения. Например, ИИ может выявлять закономерности в пищевых привычках пациента, способствующие развитию хронических заболеваний, и позволять диетологам раньше и эффективнее вмешиваться.
Кратко об ИИ в сфере питания#
Компьютерное зрение и ИИ могут значительно упростить отслеживание того, что мы едим, и даже стать твоим личным диетологом. Эти технологии можно использовать для улучшения здоровья пациентов благодаря точному мониторингу и персонализированным планам питания, а также для снижения расходов на здравоохранение, делая большинство сложных процессов работы диетологов эффективнее. Несмотря на такие ограничения ИИ, как проблемы с точностью и отсутствие личного человеческого подхода, инновации в области ИИ могут дополнять опыт специалистов и улучшать общее качество помощи в сфере питания. Возможно, до пищевых репликаторов из «Звёздного пути» нам ещё далеко, но ИИ в сфере питания меняет будущее.
Давай вместе внедрять инновации! Изучи наш репозиторий GitHub, чтобы узнать о нашем вкладе в развитие ИИ. Узнай, как мы переосмысливаем такие отрасли, как производство и здравоохранение, с помощью передовых технологий ИИ. 🚀
