Revolučný softvér sa vyvíja s cieľom poskytnúť analýzu živín a kalórií v jedlách v reálnom čase jednoducho sledovaním, ako ľudia jedia. Cieľom je systém, ktorý dokáže presne vyhodnotiť aj domáce alebo jedinečné jedlá.
Tradičné modely umelej inteligencie sú schopné posúdiť výživový obsah pomocou obrázkov jedál, no Yuhao Chen z University of Waterloo poznamenáva, že určité prvky môžu byť pri pohľade na jediný záber prehliadané, ako napríklad zložky ponorené v guláši. Na riešenie toho Chenov tím vypracoval presnejšie riešenie, ktoré detailne analyzuje jedlo zahryznutie po zahryznutí. Tento postup by mohol byť obzvlášť prospešný pre monitorovanie výživy ľudí s zdravotnými problémami alebo starších ľudí.
Ich sofistikovaný model skúma video záznam niekoho, ako je v jedle, zisťuje každú nabratú lyžičku. Potom vypočíta objem skonzumovaného jedla s úžasne nízkym percentuálnym chybou len 4,4 %. Hoci zatiaľ nie je schopný rozpoznať všetky typy jedál a ich výživový obsah, výskum pokračuje v rozšírení jeho rozpoznávacích schopností.
Chenova ambícia spočíva v integrácii veľkých modelov jazyka, ako sú tie, ktoré napájajú ChatGPT, aby zvýšili schopnosť systému identifikovať zložky v nevídaných receptoch alebo úplne nových kulinárskych vytváraní. Často domáce jedlá chýbajú štandardný recept alebo názov, čo robí vedomosti umelej inteligencie dôležité pri odhadovaní ich zloženia.
Naopak experti ako Emilie Combet Aspray z University of Glasgow vo Veľkej Británii argumentujú, že presnosť nástroja pre vedecké štúdie nemusí byť dostatočná kvôli jeho neschopnosti garantovať absolútnu presnosť, no stále má potenciálnu hodnotu pre výživových špecialistov alebo v situáciách, kde aproximácie postačujú. To môže zahŕňať asistovanie jednotlivcom pri sledovaní ich stravovania a výživových hodnôt.
Dôležité otázky & odpovede:
– Ako AI meria výživový obsah z video záznamu?
AI od Chenovho tímu analyzuje video záznamy jedincov pri jedle a deteguje každú nabratú lyžičku. Potom vypočíta objem skonzumovaného jedla s úžasne nízkym percentuálnym chybou.
– Aké obmedzenia má súčasný model AI?
Momentálne softvér nie je úplne schopný rozpoznávať všetky typy jedál a ich výživový obsah. To môže obmedziť jeho použitie pri poskytovaní výživových poznatkov pre širokú škálu jedál.
– Prečo je dôležitý reálny čas výživových poznatkov?
Reálne časové výživové poznatky sú dôležité pre jedincov, ktorí musia tesne sledovať svoju stravu kvôli zdravotným problémom alebo tí, ktorí sa starajú o svoju výživu, ako sú športovci, starší ľudia alebo tí s diétnymi obmedzeniami.
Kľúčové výzvy & kontroverzie:
– Presnosť dát: Jednou z kľúčových výziev je zabezpečiť presnosť AI pri identifikácii a analýze výživového obsahu vzhľadom na variabilitu prípravy jedál, zložky a veľkosti porcií.
– Generalizácia: Pre to, aby bol systém AI skutočne užitočný, musí generalizovať cez široké spektrum jedál, vrátane zložitých jedál s skrytými zložkami.
– Etické a súkromné obavy: Mohli by nastať etické obavy týkajúce sa nahrávania jedincov, keď jedia, pretože video záznamy sú citlivé údaje a vyžadujú starostlivé zaobchádzanie a súhlas.
Výhody:
1. Monitorovanie zdravia: Táto technológia môže výrazne pomôcť pri stravovaní pre ľudí s zdravotnými problémami, ktorí potrebujú prísne sledovanie príjmu potravy.
2. Pohodlie: Poskytuje jednoduchý a efektívny spôsob, ako ľuďom sledovať svoju výživu bez manuálneho logovania jedál alebo odhadovania porcií.
3. Výživová podpora: Môže slúžiť ako nástroj na podporu pre výživových špecialistov pri navrhovaní a úprave jedálnych plánov pre klientov.
Nevýhody:
1. Nepresnosť: Možný nedostatok presnosti môže spôsobiť, že nástroj nebude vhodný pre vedecké štúdie alebo klinické prostredie vyžadujúce presné merania.
2. Obmedzené rozpoznanie: Neschopnosť AI rozpoznávať všetky typy jedál môže viesť k nesprávnym výživovým poznatkom.
3. Etické a súkromné problémy: Proces nahrávania ľudí, kým jedia, môže zahŕňať etické úvahy a možné porušenia súkromia.
Ak niekto túži preskúmať viac o umelej inteligencii v kontexte výživy a zdravia, nasledujúce odkazy na autoritatívne zdroje môžu byť užitočné:
– Nature
– Science
– New England Journal of Medicine
– The Lancet
Tieto odkazy poskytujú prístup k novým výskumom a diskusiám o prepojení umelej inteligencie a zdravotníctva, vrátane výživy a dietetiky.
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com