15 августа 2024 г.
Узнайте, как ИИ в питании можно использовать для отслеживания потребления пищи, предлагать рецепты, предлагать персонализированные услуги диетолога и его влияние на медицинскую промышленность.
Здоровое питание и поддержание хорошей физической формы — цель, к которой стремятся многие из нас. Согласно опросу, 70% людей хотят быть здоровее, и для 50% из них здоровое питание является главным приоритетом. Иногда мы можем полагаться на советы врачей и диетологов. Однако это может занять много времени и потребовать посещений и отслеживания питания. Отслеживание питания, в частности, может быть утомительным и подверженным ошибкам.
Искусственный интеллект и компьютерное зрение могут сделать здоровое питание проще и доступнее. Они могут помочь проанализировать то, что вы едите, отслеживать ваше питание и даже предлагать рецепты, основанные на ваших целях в области здоровья. Эти технологии также могут помочь выявить аллергены, чтобы упростить и обезопасить планирование питания для людей с диетическими ограничениями. 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 питании влияет на индустрию здравоохранения. Давайте начнем!
Различные осложнения со здоровьем могут возникнуть из-за неправильного потребления питательных веществ. Исследователи обнаружили, что потребление слишком большого или слишком малого количества определенных продуктов и питательных веществ может увеличить риск сердечных заболеваний и инсульта. Вот почему очень важно отслеживать потребление питательных веществ. Традиционно отслеживание потребления питательных веществ включает в себя ручную запись продуктов, которые вы едите, оценку размеров порций и поиск информации о питательной ценности, что может занять много времени и привести к погрешностям. С помощью ИИ и технологий компьютерного зрения отслеживать питание стало проще, чем когда-либо.
Когда вы садитесь есть, вы можете сфотографировать свою тарелку, и модели компьютерного зрения могут проанализировать изображение, чтобы идентифицировать различные продукты. Затем система ИИ может оценить размеры порций и предоставить подробную информацию о питательной ценности. Например, используя детектирование объектов, системы компьютерного зрения могут точно идентифицировать продукты питания на вашей тарелке.
.png)
Затем эти идентифицированные продукты можно сопоставить с большой базой данных о питательной ценности. 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 предоставить вам подробную информацию о питательной ценности вашей еды.
Одним из самых популярных применений компьютерного зрения в отслеживании питания является использование мобильных приложений. Давайте кратко рассмотрим несколько интересных вариантов отслеживания питания с помощью ИИ.
SnapCalorie — это приложение, которое использует компьютерное зрение для оценки содержания калорий и макроэлементов по фотографии. Обученное на 5000 приемах пищи, оно снижает погрешности в оценке калорий до менее чем 20% и превосходит большинство людей. Результаты можно заносить в пищевой дневник или экспортировать на фитнес-платформы, такие как Apple Health.
Аналогичным образом, интересной инновацией, стимулирующей отслеживание питания с помощью ИИ, является LogMeal API. Он использует алгоритмы глубокого обучения, которые обучены на больших наборах данных изображений продуктов питания для точного обнаружения и распознавания продуктов. Модели LogMeal достигают 93% точности по 1300 блюдам и предоставляют подробный анализ питательной ценности, обнаружение ингредиентов и оценку размера порций. LogMeal API можно легко интегрировать в приложения для создания решений для отслеживания питания для ресторанов, киосков самообслуживания, стартапов в области пищевых технологий, поставщиков медицинских услуг и других потребителей.
.png)
ИИ может предлагать полезные рецепты, основываясь на том, что у вас есть на кухне. Методы компьютерного зрения, такие как сегментация, могут идентифицировать различные ингредиенты на изображении вашего холодильника или кладовой. На основе этого большая языковая модель (LLM), такая как ChatGPT, может затем предложить рецепты с использованием генеративного ИИ. Поскольку вы можете запросить LLM, вы также можете указать диетические ограничения, такие как веганство, безглютеновая диета или низкоуглеводная диета, и система ИИ подберет предложения рецептов в соответствии с вашими критериями.
"Sous Chef", настроенная версия ChatGPT, является отличным примером этой технологии. Он может предлагать рецепты, основываясь на том, что у вас есть. Вы можете либо ввести ингредиенты, либо загрузить изображение того, что у вас есть в холодильнике.
Вы можете задаться вопросом, действительно ли нам нужна такая система? Системы предложения рецептов на основе ИИ предлагают множество преимуществ, таких как сокращение пищевых отходов за счет эффективного использования доступных ингредиентов и увеличение разнообразия блюд с помощью изысканных блюд. Они также могут помочь вам поддерживать сбалансированную диету. Например, персонализированные планы питания, предложенные генератором рецептов на основе ИИ, могут помочь вам достичь целей в фитнесе. Эти системы также могут сделать приготовление пищи намного более увлекательным и творческим.
В индустрии продуктов питания и питания ведется много интересной работы в отношении ИИ. Давайте посмотрим на некоторые стартапы, которые интегрируют ИИ в пищу, которую мы едим каждый день.
Journey Foods, стартап из США, предоставляет информацию об ингредиентах для разработки и запуска новых упакованных пищевых продуктов. Их платформа обработки данных JourneyAI анализирует миллионы ингредиентов и данные цепочки поставок, чтобы найти идеальный ингредиент для каждого продукта. Она собирает и хранит огромные объемы данных о химических веществах и питательных веществах для создания наилучших составов пищевых продуктов. Платформа также позволяет компаниям, производящим упакованные продукты питания, лучше управлять всеми жизненными циклами продуктов посредством обнаружения продуктов на основе данных.
Еще одним инновационным стартапом в индустрии питания является Viome. Viome использует искусственный интеллект и технологию секвенирования мРНК, чтобы предлагать персонализированные рекомендации по питанию и оздоровлению. Они предоставляют тесты на дому, которые анализируют микробиом и экспрессию генов, чтобы получить точное представление о здоровье человека. Эти сведения помогают выявить основные причины микробного дисбаланса и воспаления. На основе этой информации Viome назначает индивидуальные добавки и диетические рекомендации, адаптированные к уникальной биохимии каждого человека. Сосредоточившись на предотвращении хронических заболеваний и решении основных проблем со здоровьем, Viome делает передовое управление здоровьем доступным и персонализированным.
.png)
Хотя системы питания, улучшенные с помощью ИИ, предлагают множество преимуществ, нам также необходимо понимать некоторые их недостатки. Одной из основных проблем является конфиденциальность и безопасность данных. Этим системам необходим доступ к конфиденциальной личной информации о здоровье и питании. Если эти данные не будут хорошо защищены, они могут быть использованы не по назначению или украдены.
Кроме того, существует проблема предвзятости в алгоритмах ИИ. Если обучающие данные недостаточно разнообразны, рекомендации могут быть неточными для всех, что потенциально приведет к плохим советам для определенных групп людей. Другой проблемой является риск чрезмерной зависимости от технологий. ИИ может предоставить полезную информацию, но он не должен заменять опыт диетологов и медицинских работников.
Системы отслеживания питания и диетологов на основе ИИ призваны изменить медицинскую отрасль, изменив роли диетологов и медицинских работников. Они также предоставляют общественности больше возможностей, когда дело доходит до получения советов о потреблении питательных веществ. Около 40% людей не считают, что им нужно поговорить со своим врачом, прежде чем добавлять добавку в свой распорядок дня. ИИ упрощает получение экспертного мнения и может побудить общественность получать больше информации, прежде чем вносить изменения в свое питание.
Вполне вероятно, что трансформация с помощью ИИ может коренным образом изменить способы управления питанием и диетой. Александра Каплан, диетолог-нутрициолог из Core Nutrition в Вестчестере, штат Нью-Йорк, заявляет: "Предполагая, что это точно (ИИ), это может быть очень полезно, потому что это поможет мне узнать точную порцию того, что находится на тарелке, а затем и то, что находится в еде, поэтому пациентам может быть полезно знать, что они едят во время еды".
Вместо того чтобы заменять диетологов, ИИ может служить мощным инструментом, дополняющим их опыт. ИИ может предоставлять аналитические данные, основанные на данных, которые могут поддерживать принятие клинических решений, что помогает диетологам разрабатывать более эффективные планы лечения. Например, ИИ может выявлять закономерности в диетических привычках пациента, способствующие хроническим заболеваниям, и позволять диетологам вмешиваться раньше и эффективнее.
Компьютерное зрение и ИИ могут значительно упростить отслеживание того, что мы едим, и даже стать вашим личным диетологом. Эти технологии можно использовать для улучшения здоровья пациентов, обеспечивая точный мониторинг и индивидуальные планы питания, а также для снижения затрат на здравоохранение за счет повышения эффективности большинства сложных процессов диетолога. Хотя у ИИ есть некоторые ограничения, такие как проблемы с точностью и отсутствие личного человеческого контакта, инновации в области ИИ могут дополнить человеческий опыт и улучшить общий уход за питанием. Возможно, нам еще далеко до пищевых репликаторов из Star Trek, но ИИ в питании меняет будущее.
Давайте внедрять инновации вместе! Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы увидеть наш вклад в ИИ. Узнайте, как мы переопределяем такие отрасли, как производство и здравоохранение, с помощью передовых технологий ИИ. 🚀
