Canadiske forskere er pionerer inden for kalorietælling med AI-teknologi
Forskere ved University of Waterloo i Canada baner vejen for sundere liv med opfindelsen af et kunstig intelligensværktøj, der holder øje med madforbruget. Denne innovative teknologi analyserer videooptagelser af måltider for at bestemme den ernæringsmæssige indhold af hvert bid.
AI-drevet ernæringsregistrering overgår eksisterende metoder
Holdet på Waterloo har fremhævet begrænsningerne ved nuværende AI-systemer, der estimerer madportioner gennem sporadiske fotos eller videoer. De argumenterer for, at sådanne tilgange ofte halter efter i at identificere skjulte næringsstoffer, som dem der er nedsænket i supper.
En mere præcis ernæringsindsigt
I modsætning hertil studerer deres banebrydende teknik hvert skefuld eller gaffelfuld på vej til munden og forbedrer dermed nøjagtigheden markant.
Ny teknologi præsterer med en lav fejlmargen
Med en imponerende fejlmargen på så lavt som 4,4% er den nye teknologi ikke kun præcis, men også tæt på at kunne skelne, hvad der bliver indtaget. Den sigter mod at genkende en bred vifte af madvarer, selv dem den aldrig har stødt på før.
Udvikler drøfter AI-modeller til madregistrering
Yu Hao Chen fra University of Waterloo har overført til “New Scientist” magasin, at de udnytter AI-modeller, der ligner de konversationsbaserede ChatGPT, til at dechifrere komponenterne i madvarer.
Kostteknologiske innovationer tilbyder ernæringsvejledning 24/7
I en relateret fremskridt afslørede Verdenssundhedsorganisationen ‘SARAH’, en virtuel sundhedsassistent drevet af AI, sidste måned. Den leverer døgnet rundt kost- og sundhedsrådgivning til brugerne og har en venlig digital grænseflade.
Vigtige spørgsmål og svar:
1. Hvad er de potentielle anvendelser af dette AI-værktøj?
AI-værktøjet kunne anvendes til at overvåge kostindtaget for enkeltpersoner, der ønsker at styre vægten, forbedre helbredet eller overvåge ernæringen af medicinske årsager, såsom at gøre overholdelse af kostrestriktioner lettere.
2. Hvordan overvinder AI-værktøjet udfordringen med diverse madtyper og præsentationer?
Værktøjet udnytter avancerede algoritmer, der er i stand til at identificere et bredt udvalg af madvarer, hvilket muliggør en bredere forståelse af diæter på tværs af forskellige kulturer og præferencer.
3. Kunne AI-værktøjet integreres med andre sundhedssporingsteknologier?
Ja, der er potentiale for at integrere dette AI-værktøj med andre sundheds- og wellness-teknologier, såsom fitness-sporere og sundhedsapps til smartphones, for at give et omfattende overblik over en persons helbred og livsstil.
Nøgleudfordringer eller kontroverser:
– Data Privatliv: At sikre, at videooptagelser og ernæringsdata opbevares og behandles med privatlivet i tankerne for at undgå uautoriseret adgang er en afgørende udfordring.
– Nøjagtighed og Genkendelse: På trods af en lav fejlmargen, skal værktøjet konstant opdateres for at forbedre dets madgenkendelsesevner, især da madpræsentation og sortiment udvikler sig.
– Tilgængelighed: Teknologien bør gøres prisbillig og tilgængelig for enkeltpersoner, der ville have gavn af den, for at undgå socioøkonomiske barrierer for sundere liv.
Fordele:
– Precision: AI-værktøjet tilbyder præcist sporede ernæringsoplysninger, hvilket potentielt kan føre til bedre koststyring.
– Kontinuerlig forbedring: Maskinlæringsalgoritmer kan forbedre sig over tid, hvilket øger nøjagtigheden og rækkevidden af genkendte fødevarer.
– Bekvemmelighed: Teknologien giver en ubesværet måde for brugerne at spore deres kost uden behov for manuel registrering af maddata.
Ulemper:
– Afhængighed af teknologi: Der kan være en overrelians på teknologi, med risikoen for fortsat usikkerheder.
– Tekniske problemer: Brugere kan støde på tekniske problemer eller fejl, der kan forstyrre den diætetiske registrering.
– Adfærdsmæssig påvirkning: Konstant overvågning kan påvirke individers naturlige spisevaner eller skabe stress for dem, der er overdrevent bekymrede for diætetiske mål.
For yderligere information om AI-innovationer og sundhed, besøg venligst følgende links:
Verdenssundhedsorganisationen
University of Waterloo
The source of the article is from the blog elblog.pl