Un software revoluționar este în curs de dezvoltare pentru a oferi analize în timp real ale nutrienților și caloriilor din mese doar prin observarea modului în care oamenii mănâncă. Scopul este un sistem care poate evalua inclusiv felurile de mâncare făcute în casă sau preparatele unice cu precizie.
Modelele AI tradiționale sunt capabile să evalueze conținutul nutritional din imagini cu mâncare, însă, Yuhao Chen de la Universitatea Waterloo remarcă că anumite elemente pot fi trecute cu vederea într-o singură poză, cum ar fi ingredientele scufundate într-un tocan. Pentru a contracara acest aspect, echipa lui Chen a creat o soluție mai precisă care analizează mesele înghițitură cu înghițitură. Acest lucru ar putea fi în special benefic pentru monitorizarea nutriției persoanelor cu probleme de sănătate sau vârstnici.
Modelul lor sofisticat analizează un flux video al unei persoane mâncând, detectând fiecare lingură. Apoi calculează volumul alimentelor consumate cu o eroare impresionant de mică de doar 4,4%. Deși încă nu este capabil să recunoască toate tipurile de mâncare și conținutul lor nutritional, cercetarea este în curs pentru a-și extinde capacitățile de recunoaștere.
Aspirația lui Chen este de a integra modele de limbaj ample, precum cele care alimentează ChatGPT, pentru a îmbunătăți capacitatea sistemului de a identifica ingredientele din rețete neobișnuite sau creații culinare complet noi. Adesea, mesele gătite acasă lipsesc de o rețetă standard sau titlu, făcând cunoștințele generale ale AI vitale în deducerea compoziției lor.
În timp ce experți precum Emilie Combet Aspray de la Universitatea din Glasgow, Marea Britanie, argumentează că precizia instrumentului s-ar putea să nu fie suficientă pentru studii științifice riguroase din cauza incapacității de a garanta precizia absolută, el are încă o valoare potențială pentru nutriționiști sau în scenarii în care aproximările sunt suficiente. Acest lucru ar putea include asistarea indivizilor în urmărirea aportului lor dietetic și a valorilor nutriționale.
Întrebări și Răspunsuri Importante:
– Cum măsoară AI-ul conținutul nutrițional din fluxul video? AI-ul echipei lui Chen analizează fluxurile video ale indivizilor mâncând și detectează fiecare înghițitură luată. Apoi calculează volumul alimentelor consumate cu o eroare impresionant de mică.
– Ce limite are modelul actual de AI?
În prezent, software-ul nu este complet capabil să recunoască toate tipurile de mâncare și conținutul lor nutritional. Acest lucru poate limita aplicarea sa în furnizarea de informații nutritive pentru o gamă largă de mese.
– De ce este importantă informația nutrițională în timp real?
Informația nutrițională în timp real este importantă pentru persoanele care trebuie să-și monitorizeze cu atenție dieta din cauza problemelor de sănătate sau pentru cei care își controlează nutriția, cum ar fi sportivii, vârstnicii sau cei cu restricții dietetice.
Provocări Cheie și Controverse:
– Exactitatea Datelor: O provocare cheie constă în asigurarea preciziei AI-ului în identificarea și analizarea conținutului nutritional, dată variabilitatea în prepararea alimentelor, ingredientele și dimensiunile porțiilor.
– Generalizarea: Pentru ca sistemul AI să fie cu adevărat util, trebuie să generalizeze într-o gamă largă de alimente, incluzând preparate culinare complexe cu ingrediente ascunse.
– Probleme de Confidențialitate: Pot exista probleme de confidențialitate legate de înregistrarea oamenilor în timp ce mănâncă, deoarece fluxurile video sunt date sensibile care necesită manipulare și consimțământ atent.
Avantaje:
1. Monitorizarea Sănătății: Această tehnologie poate ajuta în mod semnificativ la gestionarea dietetică pentru cei cu probleme de sănătate care necesită monitorizare strictă a aportului alimentar.
2. Convenientă: Oferă o modalitate simplă și eficientă pentru oameni să-și urmărească nutriția fără a înregistra manual mesele sau a estima porțiile.
3. Suport Dietetic: Poate servi ca un instrument de suport pentru nutriționiști și dieteticieni atunci când proiectează și ajustează planuri alimentare pentru clienți.
Dezavantaje:
1. Inexactitate: Potentiala lipsă de acuratețe poate face ca instrumentul să nu fie potrivit pentru studii științifice sau medii clinice care necesită măsurători exacte.
2. Recunoaștere Limitată: Incapacitatea AI-ului de a recunoaște toate tipurile de mâncare poate duce la informații nutriționale incorecte.
3. Probleme Etice și de Confidențialitate: Procesul de înregistrare a indivizilor în timp ce mănâncă implică considerente etice și posibile încălcări ale confidențialității.
Dacă cineva dorește să exploreze mai multe despre inteligența artificială în contextul nutriției și sănătății, următoarele linkuri către surse autorizate pot fi de ajutor:
– Nature
– Science
– New England Journal of Medicine
– The Lancet
Aceste linkuri oferă acces la cercetări emergente și discuții despre intersecția dintre AI și îngrijirea sănătății, inclusiv nutriție și dietetică.
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni