Додатки підраховують калорії від сфотографованих страв - наш тест виявляє недоліки - економія -
автор Раффаель Шуппіссер - Ааргауер Цайтунг
Додаток не розпізнав усі інгредієнти піци.
Оливки стають грибами, індійське каррі - томатним соусом: додатки, які використовують штучний інтелект для обчислення кількості калорій в меню, досягли своїх меж кілька разів у тесті.
Салат з помідорів та моцарелли визнаний надійно. Одне натискання спуску затвора на камеру мобільного телефону, а через кілька секунд на дисплеї відображається 532 калорії біля фотографії страви. Навіть кільця цибулі, якими прикрашають салат, були правильно визначені алгоритмом розпізнавання зображень.
Додаток, який має на меті полегшити підрахунок калорій, називається Snics. Його розробив австрійський стартап 360 Factory. Назва є поєднанням термінів "закуски" та "картинки", пояснює генеральний директор та засновник Герд Сумах. Додаток базується на базі даних зображень з десятками тисяч страв. Зроблена фотографія аналізується за допомогою штучного інтелекту та порівнюється із зображеннями в базі даних, щоб мати можливість представити користувачеві харчову інформацію про їжу. «Все, що вам потрібно зробити, це сфотографувати свою їжу. Решта відбувається у фоновому режимі », - пояснює Сумах.
«Харчове порно» стало трендом
Як відомо, в Інтернеті не бракує фотографій їжі. Фотографування страв стало трендом, а термін "харчове порно" став модним словом. Якщо алгоритм тепер може кількісно визначити харчові цінності страв, записаних фотографічно, це можна чудово поєднати з другою тенденцією цифрової ери: самовимірюванням або рухом “кількісно визначеного Я”.
Вже не просто технічно підковані люди, які носять браслети, підраховують кроки та аналізують фази сну. Медичні страхові компанії вже просувають такі заявки. Такі дані дійсно повні лише в тому випадку, якщо ви не тільки знаєте, скільки калорій ви спалили під час тренувань, але і скільки ви їх спожили. До цього часу самомірник повинен був копітко вводити це в додаток вручну. Програма розпізнавання зображень, така як Snics, значно полегшує це.
також читайте
Каррі переважає ШІ
Те, що приголомшливо працювало із салатом з помідорів та моцарели, не ідеально підходить для піци, яка випливає з основної страви. Шинку визнають, але оливки приймають за гриби. Однак головна проблема Snics полягає в іншому: розмір порції не фіксується штучним інтелектом. Незалежно від того, сфотографуєте ви цілу піцу чи лише шматок: вона залишається на рівні 873 калорій. Користувач може відрегулювати розмір порції. Тим не менше, джерело помилок, ймовірно, буде значним.
Ще одна проблема: додаток не розпізнає, чи це звичайна моцарела (100 грамів містить близько 250 калорій) чи легка версія (близько 160 калорій). За кожним визначеним інгредієнтом, пояснює Сумах, є стандартний рецепт, який визначає команда з питань харчування початківців.
Додаток досягає своїх меж, коли справа доходить до розпізнавання страви індійського каррі. З першої спроби алгоритм вгадав рис з томатним соусом. Енергійно перемішайте виделкою і ще раз клацніть: додаток тепер підозрює вегетаріанське каррі. Через п’ять хвилин передбачувана вегетаріанська страва перетворилася на «рис басматі з подрібненою індичкою». Однак у цьому випадку було здійснено ручне втручання. "Якщо блюдо неправильно розпізнається штучним інтелектом, наша команда дієтологів у фоновому режимі піклується про корекцію результатів", - говорить Сумах.
Помічник Samsung також займається математикою
Snics - не єдина програма, яка може обчислювати калорії на основі фотографій. Наприклад, Samsung вбудувала відповідну функцію в персонального помічника Bixby для своїх нових смартфонів. І є додаток з багатообіцяючою назвою Lose it!, Але в нашому короткому тесті він дав значно гірші результати, ніж Snics. Google також роками досліджує цей тип технологій, але колись представлений додаток Im2Calories ще не довів його до зрілості ринку.
Це показує, наскільки важко розпізнати всю їжу, що міститься в ньому, із сфотографованого блюда. Це, швидше за все, буде складніше для штучного інтелекту, ніж виявлення клітин раку шкіри на комп’ютерному томографічному зображенні. Тому що тут ШІ має кращі результати в наукових тестах, ніж досвідчені рентгенологи.
Але як має бути можливим розпізнавання окремих інгредієнтів у м’якоттєвому рагу, наприклад, не пробуючи їх на смак? Не може і людське око. Від ШІ можна багато чого очікувати, але чудеса не є частиною цього.