هل يمكن لنوترولا مسح الطعام من خلال صورة؟

نعم، يمكن لنوترولا مسح الطعام من خلال صورة. كل ما عليك فعله هو توجيه الكاميرا نحو طبقك، والتقاط صورة واحدة، وسيتعرف الذكاء الاصطناعي في نوترولا على الأطعمة، ويقدّر أحجام الحصص، ويسجل التفاصيل الغذائية الكاملة، بما في ذلك السعرات الحرارية، والمغذيات الكبرى، وأكثر من 100 عنصر غذائي دقيق. تستغرق هذه العملية بضع ثوانٍ فقط.

هذه ليست مجرد ميزة إضافية على دفتر يوميات الطعام اليدوي. فمسح الصور مدمج في عملية تسجيل نوترولا الأساسية كواحدة من عدة طرق إدخال مصممة لجعل تتبع الطعام سريعًا وسلسًا قدر الإمكان.

كيف يعمل التعرف على الطعام بالذكاء الاصطناعي

تستخدم تقنية التعرف على الصور في نوترولا نماذج رؤية حاسوبية تم تدريبها على ملايين الصور الغذائية لتحديد ما هو موجود في طبقك. إليك ما يحدث خلف الكواليس عندما تلتقط صورة.

يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل الصورة على مراحل متعددة. أولاً، يكتشف حدود الأطعمة الفردية على الطبق، وهي عملية تُعرف بتجزئة الطعام. ثم يصنف كل عنصر تم اكتشافه بناءً على قاعدة بياناته من الأطعمة المعروفة. وأخيرًا، يقدّر حجم الحصة بناءً على مؤشرات بصرية مثل حجم الطبق، وأبعاد الطعام، والعمق.

كل هذا يحدث في بضع ثوانٍ. سترى النتائج كقائمة من الأطعمة المحددة مع تقديرات للحصص وبيانات غذائية، جاهزة لتأكيدها أو تعديلها.

خطوة بخطوة: تسجيل وجبة باستخدام صورة

الخطوة 1: افتح الكاميرا

من الشاشة الرئيسية لتسجيل نوترولا، اضغط على أيقونة الكاميرا. سيفتح ذلك واجهة تسجيل الصور. يمكنك التقاط صورة جديدة أو اختيار صورة موجودة من ألبوم الكاميرا الخاص بك.

الخطوة 2: التقط صورة واضحة

التقط صورة لطبقك. للحصول على أفضل النتائج، قم بالتصوير من زاوية طفيفة من الأعلى، حوالي 30 إلى 45 درجة، بحيث تكون جميع الأطعمة مرئية. تأكد من أن الإضاءة جيدة. الضوء الطبيعي أو البيئات الداخلية المضيئة هي الأفضل.

الخطوة 3: الذكاء الاصطناعي يحلل وجبتك

يقوم الذكاء الاصطناعي في نوترولا بمعالجة الصورة ويعيد قائمة بالأطعمة المحددة. على سبيل المثال، إذا قمت بتصوير طبق يحتوي على دجاج مشوي، وأرز بني، وبروكلي مطبوخ على البخار، سيعيد الذكاء الاصطناعي ثلاث إدخالات منفصلة: صدر دجاج مشوي (تقدير 150 جرام)، أرز بني (تقدير كوب واحد)، وبروكلي مطبوخ على البخار (تقدير 100 جرام).

الخطوة 4: مراجعة وتعديل

هذه هي الخطوة الأكثر أهمية. يقدم الذكاء الاصطناعي أفضل تقديراته وتقوم بتأكيدها أو تعديلها أو تصحيحها. اضغط على أي عنصر لتغيير حجم الحصة، أو استبداله بإدخال أكثر تحديدًا من قاعدة البيانات، أو إزالته إذا كان الذكاء الاصطناعي قد حدد شيئًا بشكل خاطئ.

في معظم الحالات، يقوم الذكاء الاصطناعي بتحديد الأطعمة بشكل صحيح ويحصل على أحجام الحصص ضمن نطاق معقول. لكن مراجعة الاقتراحات وإجراء تعديلات صغيرة هو ما يأخذك من تقدير تقريبي إلى سجل دقيق.

الخطوة 5: التأكيد والتسجيل

بمجرد أن تكون راضيًا عن الإدخالات، اضغط على تأكيد. يتم تسجيل جميع الأطعمة المحددة في يومياتك اليومية مع بيانات غذائية كاملة، بما في ذلك جميع العناصر الغذائية الدقيقة المتاحة في قاعدة البيانات لتلك العناصر.

أين يتفوق مسح الصور

الأطعمة ذات المكونات الفردية والعناصر المرئية بوضوح. قطعة من السلمون المشوي، وعاء من الأرز، وتفاحة، وطبق من البيض المخفوق. عندما تكون الأطعمة متميزة بصريًا وليست مغطاة بالصلصات أو مختلطة معًا، يعمل الذكاء الاصطناعي بأفضل أداء له.

الوجبات القياسية مع مكونات مفصولة. الطبق الكلاسيكي الذي يحتوي على بروتين ونشويات وخضروات، حيث يشغل كل طعام منطقة خاصة به، هو المثالي. يمكن للذكاء الاصطناعي تجزئة كل عنصر وتقدير الحصص بشكل مستقل.

الأطعمة المعبأة ذات الأشكال المعروفة. شريط الطاقة، كوب الزبادي، أو الموز هي أشكال يتعرف عليها الذكاء الاصطناعي بثقة عالية.

سرعة التسجيل. حتى عندما يحتاج تقدير الحصة من الذكاء الاصطناعي إلى تعديل، فإن البدء من صورة يكون أسرع من البحث عن وإدخال ثلاثة إلى خمسة أطعمة منفصلة يدويًا. توفر الصورة نقطة انطلاق مسبقة التعبئة.

قيود صادقة

لا يوجد نظام تعرف على الطعام بالذكاء الاصطناعي مثالي، ونعتقد أنه من المهم أن نكون شفافين بشأن القيود التي تواجهها التكنولوجيا.

الأطباق المختلطة المعقدة. الحساء، أو الكسرولة، أو الكاري حيث يتم دمج مكونات متعددة معًا يكون من الصعب على أي ذكاء اصطناعي تحليلها. يمكن للنظام غالبًا تحديد نوع الطبق (على سبيل المثال، "كاري دجاج") وتقديم تقدير بناءً على الوصفات القياسية، لكنه لا يستطيع رؤية الصلصة لتحديد كل مكون فردي. للحصول على نتائج أكثر دقة للأطباق المختلطة المعقدة، قد يوفر استيراد الوصفات من نوترولا أو منشئ الوصفات اليدوي نتائج أفضل.

ظروف الإضاءة السيئة. المطاعم المظلمة جدًا، أو المشاهد الخلفية المضيئة، أو الظلال الثقيلة يمكن أن تقلل من دقة التعرف. يحتاج الذكاء الاصطناعي لرؤية الألوان والملمس لتحديد الأطعمة. إذا كانت الصورة مظلمة جدًا، ستكون النتائج أقل موثوقية.

الأطعمة التي تبدو متشابهة. الأرز الأبيض وأرز القرنبيط. الصودا العادية والصودا الدايت في أكواب متطابقة. صدر الدجاج وصدر الديك الرومي. بعض الأطعمة يصعب تمييزها بصريًا، حتى بالنسبة للإنسان. عندما يكون الذكاء الاصطناعي غير متأكد، يقدم خيارات متعددة حتى تتمكن من اختيار الخيار الصحيح.

تقدير الحصة للأطعمة الكثيفة. قد تزن كمية صغيرة من المكسرات أكثر بكثير مما تبدو عليه. يمكن أن يتم تقدير الأطعمة الكثيفة والسعرات الحرارية بشكل أقل بصريًا. بالنسبة للأطعمة مثل المكسرات، والجبن، أو الزيوت، حيث تحمل الحصص الصغيرة الكثير من السعرات الحرارية، يُفضل استخدام مسح الصورة كنقطة انطلاق ثم التحقق من الوزن باستخدام ميزان لتحقيق أقصى دقة.

المكونات المخفية. الزبدة المذابة في البطاطس المهروسة، أو الزيت المستخدم في القلي، أو الصلصة المنقوعة في السلطة. إذا كان مصدر السعرات غير مرئي، فلا يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشافه. سيطلب منك نوترولا التفكير في ما إذا كانت الدهون أو الصلصات المستخدمة في الطهي يجب إضافتها، لكن الدقة النهائية تعتمد على مدخلاتك.

كيف يقارن مسح الصور من نوترولا بالمنافسين

MyFitnessPal

لا يقدم MyFitnessPal تقنية التعرف على الطعام بالذكاء الاصطناعي. يتم التسجيل من خلال البحث اليدوي، أو مسح الباركود (مقابل رسوم في الإصدارات الأخيرة)، أو اختيار من العناصر الحديثة والمتكررة. لا يوجد تحديد غذائي قائم على الكاميرا.

Lose It

قدمت Lose It ميزة تُدعى Snap It، والتي تستخدم التعرف على الصور لتحديد الأطعمة من الصور. تعمل الميزة بشكل جيد مع العناصر الفردية المرئية بوضوح، لكن تم الإبلاغ من قبل المستخدمين أنها تواجه صعوبة مع الأطباق متعددة العناصر والأطباق المختلطة. تعتبر الدقة عمومًا نقطة انطلاق بدلاً من أداة دقيقة. يميل نموذج الذكاء الاصطناعي في نوترولا، المدرب على مجموعة بيانات صور أكبر وأكثر تنوعًا، إلى توفير تجزئة أكثر تفصيلاً للأطباق متعددة العناصر.

Cronometer

لا يقدم Cronometer تقنية التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي. يتم تسجيل الطعام في Cronometer يدويًا: البحث، الاختيار، وإدخال الحصص. إنها عملية دقيقة وشاملة، لكنها أيضًا أبطأ. للمستخدمين الذين يرغبون في عمق بيانات العناصر الغذائية الدقيقة التي يعرف بها Cronometer ولكن مع تسجيل أسرع، يوفر نوترولا كليهما.

Samsung Health و Apple Health

لا تشمل كل من Samsung Health و Apple Health التعرف على الطعام بالذكاء الاصطناعي. تعتمد على التسجيل اليدوي أو تكامل التطبيقات التابعة.

مقارنة ملخصة

الميزة	نوترولا	MyFitnessPal	Lose It	Cronometer
مسح الصور بالذكاء الاصطناعي	نعم	لا	نعم (Snap It)	لا
الكشف عن العناصر المتعددة	نعم	غير متاح	محدود	غير متاح
تقدير الحصة	نعم	غير متاح	أساسي	غير متاح
بيانات العناصر الغذائية من تسجيل الصورة	أكثر من 100 عنصر غذائي	غير متاح	مغذيات أساسية	غير متاح
بديل تسجيل الصوت	نعم	لا	لا	لا
السعر	بدءًا من €2.50/شهر	مجاني / €9.99/شهر	مجاني / $3.33/شهر	مجاني / $5.99/شهر

نصائح للحصول على أفضل النتائج من مسح الصور

افصل الأطعمة على الطبق. إذا كان الدجاج الخاص بك فوق الأرز، يمكن للذكاء الاصطناعي رؤية الدجاج فقط. ترتيب الأطعمة بحيث تكون جميعها مرئية يحسن الدقة.

استخدم إضاءة جيدة. التقط الصورة بالقرب من نافذة أو تحت أضواء داخلية ساطعة. تجنب الفلاش، الذي يمكن أن يغسل الألوان والملمس.

قم بتضمين عنصر مرجعي إذا أمكن. طبق عشاء قياسي (حوالي 10 إلى 11 بوصة) يوفر للذكاء الاصطناعي سياقًا مفيدًا لتقدير الحصص.

التقط الصورة قبل الخلط. إذا كنت تتناول سلطة، التقط الصورة قبل إضافة الصلصة. إذا كنت تتناول طبق مقلي، التقط الصورة قبل خلط المكونات معًا. ستحصل على تحديد أفضل للأطعمة الفردية.

استخدمه بالاقتران مع طرق أخرى. يعد مسح الصور أداة واحدة في مجموعة أدوات تسجيل نوترولا. بالنسبة للأطعمة المعبأة، يكون مسح الباركود أكثر دقة. بالنسبة للوصفات المنزلية المعقدة، يوفر منشئ الوصفات تفاصيل أكثر شمولاً. للحصول على وجبة سريعة أثناء التنقل، يوفر مسح الصورة تقديرًا جيدًا في ثوانٍ. استخدم الأداة المناسبة للموقف.

الأسئلة الشائعة

هل يعمل مسح الصور بدون اتصال بالإنترنت؟ يتطلب تحليل الصور اتصالاً بالإنترنت لأن معالجة الذكاء الاصطناعي تحدث على خوادم نوترولا. يضمن ذلك حصولك دائمًا على أحدث نموذج دون الحاجة إلى تنزيلات كبيرة على هاتفك.

هل يمكنني مسح عدة وجبات من ألبوم الكاميرا الخاص بي لاحقًا؟ نعم. يمكنك اختيار الصور من ألبوم الكاميرا الخاص بك لتسجيل الوجبات بأثر رجعي. هذه ميزة مفيدة إذا نسيت التسجيل في الوقت المحدد أو إذا كنت في موقف شعرت فيه أن إخراج هاتفك كان محرجًا.

هل يتضمن مسح الصورة بيانات العناصر الغذائية الدقيقة؟ نعم. بمجرد أن يتعرف الذكاء الاصطناعي على الطعام وتؤكده، يتم تطبيق الملف الغذائي الكامل من قاعدة بيانات نوترولا التي تحتوي على أكثر من 1.8 مليون عنصر غذائي موثق، بما في ذلك جميع العناصر الغذائية التي تتبعها.

ما مدى دقة تقدير الحصة؟ يقدم الذكاء الاصطناعي تقديرًا معقولًا كنقطة انطلاق. بالنسبة لمعظم الأطعمة القياسية والحصص، يكون ضمن نطاق مفيد. لتحقيق أقصى دقة، راجع وعدل الأحجام المقترحة، خاصة للأطعمة ذات السعرات الحرارية العالية مثل الزيوت، والمكسرات، والجبن.

هل يتوفر مسح الصور على كل من iOS و Android؟ نعم. تتوفر تقنية التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي على كل من iOS و Android بنفس الوظائف. لا يحصل أي من النظامين على الميزة أولاً أو لديه إصدار محدود.

هل تعمل مع المشروبات؟ يمكن لنوترولا التعرف على بعض المشروبات في أكواب شفافة أو حاويات معروفة، مثل كوب من عصير البرتقال أو فنجان من القهوة. ومع ذلك، فإن المشروبات في أكواب غير شفافة أو المشروبات المتشابهة (مثل أنواع مختلفة من العصائر) تكون أكثر صعوبة في التمييز بصريًا. بالنسبة للمشروبات، يكون تسجيل الصوت ("تناولت لاتيه بالحليب الشوفاني الكبير") غالبًا أسرع وأكثر دقة.

هل يعد مسح الصور ميزة مدفوعة؟ يعد مسح الصور جزءًا من تجربة نوترولا الأساسية، المتاحة بدءًا من خطة €2.50/شهر. لا توجد ترقية منفصلة أو مستوى متميز مطلوب للوصول إلى تقنية التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي.