Tarix:26 iyul 2026Mənbə:Amerika Qidalanma CəmiyyətiXülasə:Süni intellektlə işləyən məşhur qida tətbiqləri kalori saymağı asanlaşdıra bilər, lakin onlar yeməyin təəccüblü dərəcədə böyük bir hissəsini də kənarda qoya bilərlər. Dörd tətbiq diqqətlə hazırlanmış yeməklərlə sınaqdan keçirildikdə kalori və yağı təxminən üçdə bir qədər az qiymətləndirib. Yüksək yağlı ketogenik yeməklər ən çox problemə səbəb olduğu, karbohidratlar isə daha ardıcıl olaraq ölçüldüyü ortaya çıxdı.Paylaş:

    TAM HEKAYƏ

Süni intellektlə işləyən kalori izləmə tətbiqləri yeməyin qida dəyərini tək bir fotoşəkildən qiymətləndirə bilər. Texnologiya hər bir qidanı və porsiyanı əl ilə daxil etmək üçün sürətli və rahat alternativ təklif edir, lakin yeni tədqiqatlar nəticələrin boşqabdakından xeyli aşağı ola biləcəyini göstərir.

Foto əsaslı dörd tətbiq üzərində aparılan sınaqda tədqiqatçılar kalori və yağ təxminlərinin orta hesabla üçdə bir qədər aşağı olduğunu aşkar etdilər.

Süni intellekt qida şəkillərindən kaloriləri necə qiymətləndirir

Foto əsaslı kalori izləmə, şəkildə göstərilən qidaları müəyyən etmək və hər bir porsiyanın ölçüsünü təxmin etmək üçün süni intellekt görüntü tanımasından istifadə edir. Daha sonra tətbiq kalori və digər qida maddələrini hesablamaq üçün bu təxminləri qidalanma verilənlər bazaları ilə müqayisə edir.

Milli Səhiyyə İnstitutlarının bir hissəsi olan Milli Diabet və Həzm və Böyrək Xəstəlikləri İnstitutunun (NIDDK) İntramural Proqramının postdoktoranturadan sonrakı qonaq əməkdaşı Aaron Hengist bildirib ki, “Şəkil əsaslı kalori izləmə tətbiqləri, xüsusən də sağlamlıqlarını idarə etməyə və ya arıqlamağa çalışan insanlar üçün çox populyardır. Lakin bu tətbiqlərin bir çoxunun dəqiqliyi hərtərəfli qiymətləndirilməyib. Tədqiqatımız bu tətbiqlərin kaloriləri etibarlı şəkildə qiymətləndirə bilib-bilmədiyini araşdıraraq bu suala cavab tapmağa kömək edir.”

NIDDK-da bakalavr dərəcəsi üzrə təhsil alan Olivia Charles, nəticələrini 25-28 iyul tarixlərində Vaşinqton şəhərinin kənarında, Merilend ştatının National Harbor şəhərində keçirilən Amerika Qidalanma Cəmiyyətinin flaqman illik toplantısı olan NUTRITION 2026-da təqdim etdi.

Dəqiq Ölçülmüş Yeməklərlə Tətbiqləri Test Etmək

Layihə, NIH Klinik Mərkəzində bədənin ya aşağı karbohidratlı (ketogenik) pəhrizdə, ya da standart bir pəhrizdə qida maddələrini necə emal etdiyini araşdıran daha geniş qidalanma tədqiqatının bir hissəsidir.

Klinik sınaqda istifadə edilən yeməklər, tədqiqatçıların inqrediyentləri 0,1 qrama qədər dəqiq ölçdüyü nəzarətli metabolik mətbəxdə hazırlanır. Bu, komandaya tətbiqləri qiymətləndirmək üçün yüksək dəqiqlikli bir istinad verdi.

Tədqiqatçılar pəhriz tədqiqatı üçün hazırlanmış 102 yeməyin standart fotoşəkillərini topladılar. Daha sonra hər bir tətbiqin qiymətləndirmələrinin məlum qida tərkibinə nə dərəcədə uyğun olduğunu görmək üçün şəkilləri MyFitnessPal, LoseIt!, CalAI və Appediet-ə təqdim etdilər.

Hengist bildirib ki, “Sərt nəzarət altında olan metabolik mətbəxdə hazırlanan yeməklərdən istifadə etməklə, tətbiqlərin qiymətləndirmələrini dəqiq bir istinadla müqayisə edə bildik. Bu cür birbaşa, yüksək keyfiyyətli müqayisə əvvəllər mövcud olmamışdı.”

Tətbiqlər yüzlərlə kalori itirdi

Dörd tətbiqin hamısında təxmini kalori miqdarı orta hesabla hər yemək üçün təxminən 250-345 kalori çox az idi. Tətbiqlər həmçinin yağı təxminən 30 qram az qiymətləndiriblər.

MyFitnessPal və LoseIt!, daha yüksək kalorili yeməkləri təhlil edərkən, aşağı kalorili yeməklərlə müqayisədə daha dəqiq idi. Hər dörd tətbiq, digər makronutrientlərlə müqayisədə karbohidratlar üçün daha tutarlı qiymətləndirmələr də təqdim etdi.

Hengist bildirib ki, “Porsiyaları tənzimləmədən və ya qida miqdarını daxil etmədən foto əsaslı izləmə tətbiqindən istifadə edən insanlar nəticələri bir az ehtiyatla qəbul etməlidirlər. Bu tətbiqlər, xüsusən də yağlardan alınan kaloriləri az göstərir, ona görə də onların əslində yedikləri, ehtimal ki, tətbiqin göstərdiyindən daha yüksəkdir.”

Keto yeməklərini süni intellekt üçün ölçmək daha çətin ola bilər

İlk təhlildən sonra tədqiqatçılar tətbiqin dəqiqliyinə təsir edə biləcək amilləri araşdırmaq üçün 200-dən çox əlavə yemək sınaqdan keçirdilər.

İlkin tapıntılar göstərir ki, tətbiqlər az karbohidratlı ketogenik pəhrizdən qidaları qiymətləndirməkdə daha çox çətinlik çəkə bilər. Bu qidalar tez-tez daha çox yağ ehtiva edir və tətbiqlər bunu daim az qiymətləndirirdilər.

Tədqiqatçılar, foto əsaslı alətlərin qida qəbulunu və pəhriz keyfiyyətini qiymətləndirmək üçün ənənəvi metodlarla birləşdirilməsinin gündəlik istifadədə kalori izləməsini daha dəqiq edə biləcəyini irəli sürürlər.

Çarlz bu tədqiqatı 25 iyul şənbə günü Geylord Milli Kurort və Konqres Mərkəzində Prezidentin Şifahi Sessiyası zamanı təqdim etdi ( xülasə ).

NUTRITION 2026-da təqdim olunan tezislər ekspertlər komitəsi tərəfindən nəzərdən keçirilmiş və seçilmişdir. Lakin, onlar, ümumiyyətlə, elmi jurnalda dərc üçün tələb olunan tam ekspert rəyi prosesini tamamlamamışlar. Buna görə də, nəticələr ekspertlər tərəfindən nəzərdən keçirilən nəşrdə görünənə qədər ilkin hesab edilməlidir.