Сфотографировать тарелку, подождать несколько секунд и получить готовый расчет калорий, белков, жиров и углеводов — приложения с искусственным интеллектом превращают ведение пищевого дневника почти в автоматический процесс. Однако новое исследование специалистов Национальных институтов здравоохранения США (NIH) показало: удобство пока не означает точность. Некоторые популярные AI-счетчики калорий могут недооценивать энергетическую ценность одного приема пищи на сотни килокалорий. Исследователи проверили четыре приложения, способные анализировать еду по фотографии: MyFitnessPal, LoseIt!, CalAI и Appediet. Для эксперимента использовали 102 приема пищи, приготовленных в контролируемой метаболической кухне NIH Clinical Center. Это важно: ингредиенты там взвешивали с точностью до 0,1 грамма, поэтому ученые точно знали реальную калорийность и содержание питательных веществ каждого блюда.
Результат оказался заметно хуже, чем можно ожидать от персонального цифрового диетолога. Все четыре приложения в среднем занижали калорийность одного приема пищи примерно на 250–345 ккал, а количество жиров — приблизительно на 30 граммов. В целом оценки калорий и жиров оказывались примерно на треть ниже реальных значений. Углеводы искусственный интеллект определял стабильнее остальных макронутриентов. «Людям, использующим приложения на основе фотографий без корректировки размера порций или ввода количества еды, следует относиться к результатам с осторожностью», — предупреждает исследователь NIDDK Аарон Хенгист. По его словам, приложения особенно склонны недооценивать жиры, поэтому фактическая калорийность блюда может быть выше цифры на экране.
Читайте также
Криптоналоги выходят из тени: Chainalysis насчитала операций на $457 млрд
Почему ИИ ошибается?
Принцип работы таких сервисов кажется простым: алгоритм распознает продукты на фотографии, оценивает объем порции, а затем сопоставляет полученные данные с пищевой базой. Но фотография не сообщает системе массу ингредиентов и не всегда позволяет понять состав блюда. Особенно сложными оказались жирные продукты. После первоначального теста ученые дополнительно проанализировали более 200 блюд и обнаружили, что приложения хуже справлялись с низкоуглеводными кетогенными рационами. Вероятная причина — высокое содержание жиров, которые система систематически недооценивала. Для человека, который просто хочет примерно понимать структуру своего рациона, такая технология все равно может быть полезной. Но при похудении ошибка в несколько сотен калорий становится существенной. Если приложение регулярно показывает меньше энергии, чем человек получает на самом деле, пользователь может считать, что соблюдает дефицит калорий, хотя реального дефицита уже нет.
Авторы исследования поэтому предлагают не отказываться от ИИ, а сочетать фотографический анализ с традиционными методами: корректировать размер порций, вводить количество продуктов и использовать более точные данные там, где это действительно важно. При этом делать окончательный вывод о точности всех AI-счетчиков калорий пока рано. Исследование охватило только четыре приложения, а результаты были представлены на конференции NUTRITION 2026. Они прошли отбор экспертного комитета, но еще не завершили полноценное рецензирование для публикации в научном журнале. Главный вывод пока прост: ИИ хорошо умеет сделать подсчет калорий удобным, но фотография еды все еще остается оценкой, а не измерением.
Меню 
Знания 
События 
Новости 
Курсы валют