• OMX Baltic0,79%310,84
  • OMX Riga0,07%908,51
  • OMX Tallinn0,59%2 112,46
  • OMX Vilnius0,78%1 482,09
  • S&P 5000,81%7 543,54
  • DOW 300,27%52 487,38
  • Nasdaq 1,3%26 206,89
  • FTSE 100−0,16%10 472,45
  • Nikkei 2251,38%67 743,85
  • CMC Crypto 2000,00%0,00
  • USD/EUR0,00%0,87
  • GBP/EUR0,00%1,17
  • EUR/RUB0,00%87,18
  • OMX Baltic0,79%310,84
  • OMX Riga0,07%908,51
  • OMX Tallinn0,59%2 112,46
  • OMX Vilnius0,78%1 482,09
  • S&P 5000,81%7 543,54
  • DOW 300,27%52 487,38
  • Nasdaq 1,3%26 206,89
  • FTSE 100−0,16%10 472,45
  • Nikkei 2251,38%67 743,85
  • CMC Crypto 2000,00%0,00
  • USD/EUR0,00%0,87
  • GBP/EUR0,00%1,17
  • EUR/RUB0,00%87,18
Американцы создают систему, по фотографии определяющую состав пищи. Осталось только научить её не путать пару сарделек с дюжиной.
Американские исследователи готовы предложить сидящим на диете пользователям Интернета автоматическую систему, способную хотя бы отчасти заменить собой совет живых экспертов-диетологов. Программа распознает примерный состав блюда по фотографии и возвращает пользователю данные о содержании в пище белка, жира и углеводов и её приблизительной калорийности.
Авторы системы из Университета Пердью в американском штате Индиана намерены предложить услугу участникам уже существующих сетевых проектов такого плана. Сейчас оценку качества и состава пищи ведут специально нанятые люди, которые далеко не всегда обладают достаточной квалификацией (а контролировать квалификацию человека, скрывающегося за интерфейсом доступа к системе отнюдь не просто).
Как отмечает глава университетского департамента продовольствия и питания адъюнкт-профессор Кэрол Буши, проблема ещё и в том, что даже профессиональные врачи-диетологи часто неправильно определяют продукты, например, путая «хороший» чай с «плохой» газировкой или ошибаясь в оценке размера порции.
Проект, над которым работает Буши и её коллеги, финансируется из средств национального института здоровья США. Цель работы – по возможности уменьшить участие человека в процедуре анализа изображений, что поможет снизить количество ошибок. Вместо человеческого фактора работать будут технические средства и программное обеспечение. Они, впрочем, тоже пока не идеальны, передает gazeta.ru.
«У нас еще много работы, – рассказала Буши в интервью Live Science. – Например, необходимо добиться такой точности анализа, при которой программа не сможет спутать мясо молодого барашка и свиную отбивную».
Одна из нерешённых проблем – трудности с определением количества однотипных предметов. Используемый учёными алгоритм легко может перепутать одну чашку чая с двумя, а пару сосисок с дюжиной.
Информационный продукт, который намерены предложить исследователи, позволит объяснить множеству людей, что же можно есть, не опасаясь последствий.

Похожие статьи

Сейчас в фокусе

Подписаться на рассылку

Подпишитесь на рассылку и получите важнейшие новости дня прямо в почтовый ящик!

На главную