Koliko je točno AI brojanje kalorija fotografiranjem?

Multimodalni model analizira tvoju fotografiju i prepoznaje što se nalazi na tanjuru, a zatim procjenjuje veličinu porcije na temelju vizualnih elemenata – veličine tanjura, dubine zdjele, načina na koji je hrana posložena. Svaku prepoznatu stavku povezuje s nutritivnim podacima i zbraja rezultat.

Dva od tih koraka uistinu su zahtjevna. Prepoznavanje je onaj lakši dio: pileća prsa, zdjela riže i prilog od brokule lako su prepoznatljivi. Procjena porcije znatno je teža jer fotografija gubi dubinu prostora, a razlika između 100 g i 160 g riže može biti u svega nekoliko piksela.

Treća poteškoća su nevidljivi sastojci. Žlica maslinova ulja ima oko 120 kcal, a na gotovom jelu ne ostavlja gotovo nikakav vidljiv trag. Vrhnje u umaku, maslac na povrću i šećer u marinadi ponašaju se potpuno jednako.

Najpouzdanije je kod jasno odvojenih obroka na tanjuru: komad proteina, prilog s ugljikohidratima i povrće, fotografirani pod blagim kutom uz pristojno osvjetljenje. Pakirana hrana skenirana putem crtičnog koda još je točnija jer podaci dolaze izravno s deklaracije, a ne iz procjene.

Poteškoće nastaju kod homogenih mješavina – variva, curryja, smoothieja, složenaca – gdje sastojci nisu pojedinačno vidljivi. Poteškoće se javljaju i s restoranskom hranom, koja je u pravilu kaloričnija nego što izgleda. Također, problematično je sve što je fotografirano tako da skriva mjerilo, poput krupnog kadra bez referentnog predmeta u blizini.

Upravo zato CalEasy omogućuje kombiniranje fotografije s glasovnom bilješkom ili tekstom u jednom unosu. Izjava „Pripremljeno na dvije žlice maslinova ulja” pruža točno one informacije koje fotografija ne može prenijeti, a za to ti trebaju tri sekunde.

Zamisli da su tvoje procjene sustavno 10 % niže od stvarnosti. Postaviš cilj, pratiš unos tri tjedna, a vaga se jedva pomiče. Smanjiš cilj za 200 kcal i težina počne padati. To odstupanje sada je neutralizirano – jer si se prilagodio vlastitim rezultatima, a ne apsolutnoj teorijskoj istini.

A sada zamisli da su tvoje procjene savršeno točne, ali unos bilježiš samo četiri dana u tjednu. Nemaš pojma koliki ti je stvaran unos niti imaš trend prema kojem bi se usmjerio. Ta druga osoba u puno je lošijem položaju od prve, unatoč većoj točnosti po obroku.

To je iskren argument za bilježenje fotografijama: to nije najpreciznija postojeća metoda, ali je metoda pri kojoj ljudi najduže ustraju. Dnevnik s vaganjem i ručnim unosom točniji je oko desetak dana, što je trenutak kada ga većina ljudi potpuno napusti.

Fotografiraj prije jela, pod blagim kutom umjesto strogo odozgo, s nekim predmetom za mjerilo u kadru – vilica ili tvoja ruka bit će sasvim dovoljne. Obuhvati cijeli tanjur, a ne samo krupni plan najprivlačnijeg dijela.

Izgovori ili upiši ono što fotografija ne može prikazati: masnoću za pripremu, umak ili informaciju je li jogurt bio punomasan. Skeniraj crtični kod kad god hrana dolazi iz pakiranja. I uredi rezultat kada znaš bolje od procjene – u aplikaciji CalEasy svaki se obrok rastavlja na sastojke koje možeš prilagoditi u nekoliko sekundi, što je brže od ručnog unosa i točnije od prihvaćanja procjene u koju sumnjaš.

Za jela koja stalno jedeš isplati se jednom točno unijeti brojke i spremiti obrok. Nakon toga dovoljan je jedan dodir, bez ikakve potrebe za ponovnom procjenom.

Skeniranje crtičnog koda najtočnije je za pakiranu hranu i ne zahtijeva nagađanje. Vaganje sastojaka i ručni unos najtočniji su za domaću kuhinju, ali i daleko najsporiji. Bilježenje fotografijom najbrže je i pokriva hranu koju nisi sam kuhao. Glasovni i tekstualni unos nalaze se u sredini: brzi su i mogu prenijeti stvari koje kamera ne vidi.

Nijedna od ovih metoda nije savršeno rješenje za svaki obrok. Zato pravo pitanje nije „koja je metoda najtočnija”, nego „koju ću metodu zaista upotrijebiti za ovaj obrok, upravo sada”. Okvirna procjena koja je zabilježena bolja je od savršeno točne koja nikada nije unesena.