Новое приложение NutriRay3D, основанное на лазерных технологиях, позволит подсчитать калорийность блюда на основе его фотографии. Разработка принадлежит ученым из Вашингтонского университета, на данный момент идет сбор средств на его развитие на платформе Indiegogo.
С помощью специального устройства телефон будет проецировать лазерную сетку точек на объект, после чего создавать его 3D-модель в приложении. Пользователю будет достаточно навести смартфон на блюдо, чтобы узнать его объем. Затем приложение не только подсчитает калорийность еды, но и количество содержащихся в нем жиров, белков, углеводов, витаминов и других питательных веществ.
Точность оценки содержания питательных веществ в еде составляет от 87,5 до 91 процентов. Пищевая ценность будет оцениваться по фотографии, однако пользователи смогут подкорректировать данные с помощью ручного и голосового ввода. Это поможет приложению отличить, например, чашку коровьего жирного молока от чашки соевого молока. В NutriRay3D имеется база, состоящая из девяти тысяч простых продуктов, таких как банан или спагетти, а для сложных блюд, вроде чечевичной похлебки, будет использоваться ручная коррекция и стандартная информация о калорийности блюда.
Ученые развивали технологию, используемую для сканирования больших объектов, вроде предметов мебели, чтобы минимизировать вероятность ошибки. Также NutriRay3D учитывает особенности еды, например, наличие воздуха в миске с чипсами.
Изначально технологию развивали для ученых университета, которые занимались исследованиями раковых заболеваний, изучая связь между количеством потребляемой еды и развитием болезни. Теперь исследователи хотят вывести приложение на массовый рынок и сделать его доступным для всех.
Кристина Уласович
Стоит ли доверить языковым моделям рецензирование научных статей?
Мнение редакции может не совпадать с мнением автора
Большие языковые модели (LLM) все чаще используют, чтобы писать статьи и рецензии. Это тревожит ученых. Например, в марте 2025 года материал, посвященный этой теме, вышел в журнале Nature. Казалось бы, кто как не ученые должны ратовать за прогресс. Однако у них есть весомые поводы для беспокойства: LLM склонны к галлюцинациям и пока не способны понимать заложенные в них знания, а повальное делегирование академической работы искусственному интеллекту создает риски для всей системы научного знания.