Εφαρμογές τροφίμων: Μια πρόσφατη μελέτη αναφέρει ότι οι εφαρμογές παρακολούθησης τροφίμων με τεχνητή νοημοσύνη χρειάζονται βελτιώσεις για να αυξήσουν την ακρίβειά τους και να ανταποκρίνονται καλύτερα στην πολιτισμική ποικιλία των τροφίμων.
Μια πρόσφατη μελέτη αναφέρει ότι οι εφαρμογές παρακολούθησης τροφίμων με τεχνητή νοημοσύνη χρειάζονται βελτιώσεις για να αυξήσουν την ακρίβειά τους και να ανταποκρίνονται καλύτερα στην πολιτισμική ποικιλία των τροφίμων. Αυτές οι εφαρμογές, που έχουν σχεδιαστεί για να βοηθούν τους χρήστες να παρακολουθούν τη διατροφή τους και να ενθαρρύνουν υγιεινές διατροφικές συνήθειες, συχνά δεν αναγνωρίζουν και δεν κατηγοριοποιούν με ακρίβεια μια ευρεία γκάμα τροφίμων, ειδικά εκείνων που είναι συγκεκριμένα για διαφορετικούς πολιτισμούς ή δεν είναι ευρέως γνωστά στις δυτικές διατροφικές συνήθειες.
Σύμφωνα με τη μελέτη, πολλές από αυτές τις εφαρμογές βασίζονται σε βάσεις δεδομένων που περιλαμβάνουν κυρίως τρόφιμα από δυτικές κουζίνες, κάτι που καθιστά δύσκολη την ακριβή καταγραφή των γευμάτων για άτομα από διαφορετικά πολιτισμικά υπόβαθρα. Αυτή η έλλειψη εκπροσώπησης μπορεί να προκαλέσει απογοήτευση στους χρήστες και να μειώσει την προθυμία τους να χρησιμοποιούν την εφαρμογή. Για παράδειγμα, ένας χρήστης που προσπαθεί να καταγράψει ένα παραδοσιακό πιάτο από τη Μέση Ανατολή ή τη Λατινική Αμερική μπορεί να διαπιστώσει ότι η εφαρμογή δεν αναγνωρίζει τα συστατικά ή τις ιδιαίτερες μεθόδους παρασκευής του πιάτου.
Επιπλέον, η μελέτη σημειώνει ότι ακόμα και όταν τα τρόφιμα αναγνωρίζονται, η ακρίβεια των διατροφικών πληροφοριών που παρέχονται από τις εφαρμογές μπορεί να μην είναι ακριβείς. Πολλές εφαρμογές δεν λαμβάνουν υπόψη τις τοπικές παραλλαγές στις συνταγές ή τις διαφορές στις μεθόδους μαγειρέματος, οι οποίες μπορεί να επηρεάσουν σημαντικά τη θρεπτική αξία ενός πιάτου. Αυτό δημιουργεί προβλήματα για τους χρήστες που βασίζονται σε ακριβείς διατροφικές πληροφορίες, όπως εκείνοι που χρειάζεται να παρακολουθούν συγκεκριμένες διατροφικές απαιτήσεις για λόγους υγείας.
Για να αντιμετωπιστούν αυτά τα θέματα, η μελέτη προτείνει ότι οι εφαρμογές παρακολούθησης τροφίμων με τεχνητή νοημοσύνη πρέπει να εμπλουτίσουν τις βάσεις δεδομένων τους με τρόφιμα από διάφορους πολιτισμούς και να βελτιώσουν τους αλγόριθμούς τους ώστε να αναγνωρίζουν καλύτερα τα διαφορετικά τρόφιμα και τις μεθόδους παρασκευής τους. Με αυτόν τον τρόπο, οι εφαρμογές θα γίνουν πιο ακριβείς και πιο συμπεριληπτικές, εξυπηρετώντας μια ευρύτερη γκάμα χρηστών και προωθώντας πιο υγιεινές διατροφικές συνήθειες.
Ακολουθήστε το healthweb.gr στο Google News και μάθετε πρώτοι όλες τις ειδήσεις
Ακολουθήστε το healthweb.gr στο κανάλι μας στο YouTube
