Современные приложения для подсчета калорий по фотографии стали незаменимыми помощниками для тех, кто следит за своим питанием. Однако новое исследование, проведенное на лабораторной кухне, показало, что доверять искусственному интеллекту в этом вопросе стоит с большой осторожностью. Ученые протестировали четыре популярных сервиса — MyFitnessPal, Lose It!, CalAI и Appediet — и обнаружили систематические ошибки в их работе.
В ходе эксперимента исследователи приготовили 102 различных блюда, при этом вес каждого ингредиента измерялся с точностью до 0,1 грамма. Это позволило создать эталонные значения калорийности и питательной ценности для каждого блюда. Затем фотографии готовой еды загружались в приложения, а полученные результаты сравнивались с фактическими данными. Результаты оказались неутешительными: все четыре приложения в среднем занижали калорийность одного приема пищи на 250–345 калорий. Особенно тревожным выглядит тот факт, что алгоритмы не замечали около 30 граммов жира в каждом блюде.
Интересно, что с углеводами ИИ справлялся значительно лучше. Это объясняется особенностями визуального распознавания: продукты с высоким содержанием углеводов (рис, макароны, хлеб) имеют более узнаваемую текстуру и форму, в то время как жиры часто скрыты в соусах, маслах или жирных кусках мяса, которые сложно оценить по фотографии.
Наибольшие проблемы возникали с блюдами, соответствующими кето-диете. Такая пища содержит минимальное количество углеводов, но богата жирами, что приводило к критическим ошибкам в расчетах. В некоторых случаях погрешность достигала максимальных значений, что делает использование подобных приложений для строгого контроля рациона практически бесполезным.
Причина неточности кроется в самом алгоритме работы таких сервисов. Процесс включает несколько этапов: сначала нейросеть должна распознать продукты на снимке, затем оценить размер порций и сопоставить их с базой данных. Ошибка на любом из этих этапов неизбежно влияет на итоговый результат. Например, если алгоритм неправильно определит размер куска мяса или не заметит добавленное масло, итоговая калорийность будет значительно занижена.
Авторы препринта дают практические рекомендации пользователям. Они советуют воспринимать автоматический подсчет калорий лишь как приблизительную оценку, а не как точный инструмент для строгого соблюдения диеты. Эксперты рекомендуют вручную уточнять состав блюда и размеры порций после автоматического распознавания. Это поможет получить более достоверные данные и избежать ошибок в планировании рациона.
Таким образом, несмотря на удобство использования ИИ-приложений, они пока не могут полностью заменить ручной подсчет калорий. Разработчикам предстоит улучшить алгоритмы распознавания продуктов и оценки порций, чтобы повысить точность своих сервисов. А пользователям стоит помнить о возможных погрешностях и использовать приложения как вспомогательный инструмент, а не как единственный источник правды о калорийности их питания.
