हर ऐप पर कैलोरी की गणना में भिन्नता क्यों है?

कोई सार्वभौमिक खाद्य डेटाबेस नहीं है। यही एक तथ्य हर ऐप पर कैलोरी की गणना में भिन्नता का कारण है। हर कैलोरी ट्रैकिंग ऐप अपने पोषण संबंधी डेटा को सरकारी डेटाबेस, निर्माता लेबल, शैक्षणिक पोषण डेटाबेस और उपयोगकर्ता सबमिशन के एक मिश्रण से तैयार करता है। कोई भी दो ऐप एक ही स्रोतों का संयोजन, अपडेट शेड्यूल या गुणवत्ता नियंत्रण प्रक्रियाओं का उपयोग नहीं करते।

इसका परिणाम यह है कि एक ही केला एक ऐप पर 89 कैलोरी, दूसरे पर 96 कैलोरी और तीसरे पर 105 कैलोरी हो सकता है। हर संख्या एक उचित स्रोत से आती है। इनमें से कोई भी गलत नहीं है। लेकिन सभी एक साथ सही नहीं हो सकते, और ये भिन्नताएँ किसी के लिए भी सटीकता के साथ अपने पोषण को ट्रैक करने में वास्तविक समस्याएँ उत्पन्न करती हैं।

यह लेख इस बात को कवर करता है कि यह भिन्नता क्यों है, प्रत्येक प्रमुख ऐप अपने डेटा को कहाँ से प्राप्त करता है, उद्योग को इसे ठीक करने के लिए कोई प्रोत्साहन क्यों नहीं है, और आप इसके बारे में क्या कर सकते हैं।

प्रणालीगत समस्या: सत्य का एकल स्रोत नहीं है

सार्वभौमिक खाद्य डेटाबेस क्यों नहीं है

एक एकल, सार्वभौमिक रूप से सटीक खाद्य डेटाबेस बनाना उतना आसान नहीं है जितना लगता है। खाद्य सामग्री स्वाभाविक रूप से भिन्न होती है। फ्रांस के फ्री-रेंज फार्म से आया चिकन ब्रेस्ट ब्राजील के एक पारंपरिक फार्म से आए चिकन ब्रेस्ट की तुलना में अलग पोषण प्रोफ़ाइल रखता है। वाशिंगटन स्टेट में उगाया गया एक फूजी सेब न्यूज़ीलैंड में उगाए गए एक सेब की तुलना में अलग चीनी सामग्री रखता है। एक ही स्रोत से आने वाले खाद्य पदार्थ भी मौसम, पकने की अवस्था और भंडारण की स्थिति के अनुसार भिन्न होते हैं।

सरकारी एजेंसियाँ जैसे USDA इस भिन्नता को कई नमूनों का परीक्षण करके और औसत मान रिपोर्ट करके संबोधित करती हैं। USDA FoodData Central डेटाबेस (जो USDA राष्ट्रीय पोषक डेटाबेस, मानक संदर्भ का उत्तराधिकारी है) में लगभग 8,000 संपूर्ण खाद्य पदार्थों के लिए प्रयोगशाला द्वारा विश्लेषित डेटा शामिल है। प्रत्येक प्रविष्टि कई नमूनों के औसत का प्रतिनिधित्व करती है, जिन्हें मान्य विधियों का उपयोग करके विश्लेषित किया गया है, जिसमें ऊर्जा सामग्री के लिए बम कैलोरीमेट्री शामिल है।

लेकिन 8,000 खाद्य पदार्थ आधुनिक कैलोरी ट्रैकिंग ऐप के लिए पर्याप्त नहीं हैं। उपयोगकर्ताओं को ब्रांडेड पैकेज्ड उत्पादों, रेस्तरां के भोजन, क्षेत्रीय खाद्य पदार्थों और व्यंजन विविधताओं को लॉग करने की आवश्यकता होती है। यही वह जगह है जहाँ ऐप भिन्न होते हैं — प्रत्येक एक अलग तरीके से इस अंतर को भरता है।

डेटा स्रोत परिदृश्य

हर प्रमुख कैलोरी ट्रैकिंग ऐप अलग-अलग डेटा स्रोतों के संयोजन से डेटा प्राप्त करता है। यह समझना कि आपका ऐप अपने नंबर कहाँ से प्राप्त करता है, यह समझने का पहला कदम है कि ये नंबर दूसरे ऐप से क्यों भिन्न हैं।

ऐप	प्राथमिक डेटा स्रोत	द्वितीयक स्रोत	उपयोगकर्ता द्वारा सबमिट की गई प्रविष्टियाँ	कुल डेटाबेस आकार
Nutrola	USDA FoodData Central + पोषण विशेषज्ञ सत्यापन	निर्माता लेबल, राष्ट्रीय खाद्य डेटाबेस	नहीं (केवल सत्यापित)	1.8M+ सत्यापित प्रविष्टियाँ
MyFitnessPal	भीड़-स्रोत उपयोगकर्ता सबमिशन	USDA, निर्माता लेबल	हाँ (प्राथमिक स्रोत)	14M+ प्रविष्टियाँ
Cronometer	NCCDB (मिनेसोटा विश्वविद्यालय)	USDA, निर्माता लेबल	सीमित (समीक्षित)	400K+ प्रविष्टियाँ
Lose It	स्वामित्व वाला क्यूरेटेड डेटाबेस	निर्माता लेबल, USDA	सीमित	27M+ प्रविष्टियाँ (बारकोड सहित)
FatSecret	भीड़-स्रोत + निर्माता डेटा	USDA, क्षेत्रीय डेटाबेस	हाँ	12M+ प्रविष्टियाँ
Samsung Health	लाइसेंस प्राप्त तृतीय-पक्ष डेटाबेस	निर्माता लेबल	नहीं	क्षेत्र के अनुसार भिन्न
Apple Health	कोई मूल डेटाबेस नहीं (साझेदार ऐप्स का उपयोग करता है)	एन/ए	एन/ए	एन/ए

इस तुलना से कई महत्वपूर्ण पैटर्न उभरते हैं।

सबसे बड़े डेटाबेस वाले ऐप्स (MyFitnessPal, FatSecret, Lose It) अपने आकार को भीड़-स्रोत सबमिशनों के माध्यम से प्राप्त करते हैं। अधिक प्रविष्टियाँ अधिक खोज परिणामों का मतलब हैं, लेकिन इसका अर्थ है अधिक डुप्लिकेट, अधिक त्रुटियाँ, और अधिक असंगति।

छोटे, क्यूरेटेड डेटाबेस वाले ऐप्स (Cronometer, Nutrola) सटीकता के लिए व्यापकता का त्याग करते हैं। जब एक प्रविष्टि मौजूद होती है, तो आप उस पर भरोसा कर सकते हैं। इसका व्यापार यह है कि आपको कभी-कभी किसी अद्वितीय खाद्य पदार्थ के लिए एक कस्टम प्रविष्टि बनानी पड़ सकती है।

Nutrola विशेष रूप से प्रति खाद्य पदार्थ एक सत्यापित प्रविष्टि का दृष्टिकोण अपनाता है। इसके 1.8 मिलियन प्रविष्टियाँ व्यक्तिगत रूप से पोषण विशेषज्ञों द्वारा सत्यापित की गई हैं और प्राधिकृत स्रोतों के खिलाफ क्रॉस-रेफरेंस की गई हैं। यह पूरी तरह से डुप्लिकेट प्रविष्टि की समस्या को समाप्त करता है जबकि एक ऐसा डेटाबेस बनाए रखता है जो लगभग सभी सामान्य खाद्य पदार्थों और ब्रांडेड उत्पादों को कवर करने के लिए पर्याप्त बड़ा है।

डेटा स्रोतों में असहमति क्यों है

विभिन्न विधियाँ

USDA FoodData Central डेटाबेस और NCCDB विभिन्न खाद्य नमूनों, विभिन्न तैयारी विधियों, और कभी-कभी विभिन्न विश्लेषणात्मक तकनीकों का उपयोग करते हैं। जब USDA रिपोर्ट करता है कि 100 ग्राम कच्चे चिकन ब्रेस्ट में 120 कैलोरी होती है और NCCDB उसी खाद्य पदार्थ के लिए 114 कैलोरी रिपोर्ट करता है, तो इनमें से कोई भी गलत नहीं है — उन्होंने विभिन्न नमूनों का परीक्षण किया है जो विभिन्न परिणाम उत्पन्न करते हैं।

Schakel et al. द्वारा 2016 में प्रकाशित एक अध्ययन, जो Journal of Food Composition and Analysis में प्रकाशित हुआ, ने प्रमुख खाद्य संरचना डेटाबेसों के बीच पोषक तत्व मूल्यों की तुलना की और पाया कि समान खाद्य पदार्थों के लिए डेटाबेस के बीच मैक्रोन्यूट्रिएंट्स में औसत भिन्नता 5-15% थी। इन भिन्नताओं का श्रेय प्राकृतिक खाद्य भिन्नता, विभिन्न नमूनों की विधियाँ, और विभिन्न विश्लेषणात्मक विधियों को दिया गया था।

विभिन्न अपडेट चक्र

USDA अपने डेटाबेस को समय-समय पर अपडेट करता है, लेकिन एक निश्चित शेड्यूल पर नहीं। कुछ प्रविष्टियाँ 1980 के दशक से फिर से विश्लेषित नहीं की गई हैं। NCCDB वार्षिक रूप से अपडेट होता है। निर्माता पोषण डेटा तब बदलता है जब कोई उत्पाद फिर से तैयार किया जाता है। भीड़-स्रोत प्रविष्टियाँ आमतौर पर प्रारंभिक सबमिशन के बाद कभी अपडेट नहीं होती हैं।

इसका अर्थ है कि किसी भी समय, विभिन्न ऐप विभिन्न युगों के डेटा के साथ काम कर रहे हैं। एक ऐप जो 2024 के USDA अपडेट का उपयोग कर रहा है, वही खाद्य पदार्थ के लिए 2019 के डेटा को संदर्भित कर रहे ऐप से अलग मान दिखाएगा।

तैयारी विधियों के विभिन्न प्रबंधन

किस प्रकार एक ऐप कच्चे और पके खाद्य पदार्थों के बीच कैलोरी के अंतर को संभालता है, यह काफी भिन्न होता है। कुछ ऐप हर खाद्य पदार्थ के कच्चे और पके संस्करण के लिए अलग प्रविष्टियाँ बनाए रखते हैं। अन्य केवल कच्चा संस्करण सूचीबद्ध करते हैं और उपयोगकर्ताओं से समायोजन की अपेक्षा करते हैं। कुछ भीड़-स्रोत डेटाबेस में दोनों होते हैं, लेकिन बिना स्पष्ट लेबलिंग के।

USDA के अनुसार, खाना पकाने से खाद्य पदार्थों की कैलोरी घनत्व 15-50% तक बदल सकती है, जो विधि पर निर्भर करती है। तलने से तेल अवशोषण के माध्यम से कैलोरी बढ़ती हैं। ग्रिलिंग और बेकिंग पानी की हानि के माध्यम से कैलोरी को संकुचित करती हैं। उबालने से जल-घुलनशील पोषक तत्वों का रिसाव हो सकता है। एक ऐप जो तैयारी की अवस्थाओं के बीच स्पष्ट रूप से अंतर नहीं करता है, स्वाभाविक रूप से एक ऐसे ऐप की तुलना में अलग संख्या दिखाएगा जो करता है।

यह उद्योग स्तर पर क्यों ठीक नहीं होगा

मानकीकरण के लिए कोई व्यावसायिक प्रोत्साहन नहीं

एक सार्वभौमिक खाद्य डेटाबेस के अस्तित्व के लिए, सभी ऐप निर्माताओं को एकल डेटा स्रोत पर सहमत होना होगा और अपने स्वामित्व वाले डेटाबेस को छोड़ना होगा। ऐसा नहीं होगा, इसके तीन कारण हैं।

पहला, स्वामित्व डेटा एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ है। MyFitnessPal की 14 मिलियन प्रविष्टियाँ, उनकी सटीकता की समस्याओं के बावजूद, वर्षों के उपयोगकर्ता योगदान का प्रतिनिधित्व करती हैं जिन्हें प्रतिस्पर्धी आसानी से दोहराने में असमर्थ हैं। इस डेटा को मानकीकृत डेटाबेस के पक्ष में छोड़ने से एक प्रमुख भिन्नता समाप्त हो जाएगी।

दूसरा, मानकीकरण के लिए निरंतर समन्वय की आवश्यकता होगी। खाद्य डेटा स्थिर नहीं है — यह बदलता है जैसे उत्पादों को फिर से तैयार किया जाता है, नए खाद्य पदार्थ बाजार में आते हैं, और विश्लेषणात्मक विधियाँ बेहतर होती हैं। किसी को सार्वभौमिक डेटाबेस को बनाए रखने और वित्तपोषण करने की आवश्यकता होगी, और कोई मौजूदा संगठन ऐसा करने के लिए अधिकृत नहीं है।

तीसरा, विभिन्न बाजारों की विभिन्न आवश्यकताएँ हैं। अमेरिकी उपयोगकर्ताओं के लिए अनुकूलित खाद्य डेटाबेस (जिसमें USDA डेटा शामिल है) जापान, भारत या ब्राजील में उतना उपयोगी नहीं है, जहाँ स्थानीय खाद्य पदार्थ और ब्रांड प्रमुख होते हैं। क्षेत्रीय डेटाबेस को राष्ट्रीय एजेंसियों द्वारा बनाए रखा जाता है जिनके मानदंड भिन्न होते हैं, और उन्हें वैश्विक स्तर पर समन्वयित करना एक अनसुलझी समस्या है।

नियामक अंतराल

कोई नियामक एजेंसी वर्तमान में कैलोरी ट्रैकिंग ऐप्स को एक विशिष्ट डेटा स्रोत का उपयोग करने या न्यूनतम सटीकता मानक को पूरा करने की आवश्यकता नहीं करती है। FDA पैकेज्ड खाद्य पदार्थों पर पोषण लेबल को नियंत्रित करता है, लेकिन तीसरे पक्ष के ऐप्स द्वारा उस डेटा की व्याख्या या प्रदर्शन करने के तरीके पर इसका अधिकार क्षेत्र नहीं है। यूरोपीय संघ में, Regulation 1169/2011 खाद्य लेबलिंग को नियंत्रित करता है लेकिन इसी तरह ऐप डेटाबेस पर लागू नहीं होता।

जब तक नियामक निकाय डिजिटल पोषण उपकरणों के लिए सटीकता मानक स्थापित नहीं करते, तब तक वर्तमान विखंडित परिदृश्य बना रहेगा। प्रत्येक ऐप अपने व्यावसायिक मॉडल की सेवा के लिए सबसे अच्छा डेटा स्रोत का उपयोग करना जारी रखेगा।

समाधान: एक सत्यापित ऐप चुनें और स्थिरता बनाए रखें

स्थिरता पूर्ण सटीकता से बेहतर है

चूंकि कोई ऐप हर खाद्य पदार्थ के लिए पूर्ण सटीकता का दावा नहीं कर सकता, सबसे व्यावहारिक दृष्टिकोण स्थिरता के लिए अनुकूलित करना है। जब आप हर भोजन के लिए एक ही ऐप का उपयोग करते हैं, तो प्रणालीगत त्रुटियाँ (यदि कोई हो) स्थिर रहती हैं। आपका ट्रैकिंग डेटा सापेक्ष तुलना के लिए विश्वसनीय हो जाता है — भले ही पूर्ण कैलोरी की गणनाओं में कुछ त्रुटि का मार्जिन हो।

Obesity Science and Practice में प्रकाशित 2020 के एक अध्ययन में पाया गया कि खाद्य लॉगिंग की स्थिरता वजन प्रबंधन की सफलता का एक मजबूत भविष्यवक्ता थी, बजाय कैलोरी की गणनाओं की पूर्ण सटीकता के। जिन्होंने एक ही ऐप में लगातार लॉग किया, उन्होंने उन लोगों की तुलना में अधिक वजन कम किया जिन्होंने ऐप या विधियों के बीच स्विच किया, भले ही डेटाबेस की सटीकता भिन्न हो।

एक विश्वसनीय कैलोरी ट्रैकर में क्या देखना चाहिए

डेटा स्रोत की प्राथमिकता और डेटाबेस की सटीकता पर शोध के आधार पर, जब कैलोरी ट्रैकिंग ऐप चुनने की बात आती है, तो यहाँ कुछ प्रमुख बातें हैं:

सत्यापित डेटा की मात्रा से अधिक। 1.8 मिलियन सत्यापित प्रविष्टियों का डेटाबेस 14 मिलियन असत्यापित प्रविष्टियों की तुलना में अधिक उपयोगी है। आपको उन खाद्य पदार्थों के लिए सटीकता चाहिए जो आप वास्तव में खाते हैं, न कि डुप्लिकेट की विशाल सूची जो आप कभी उपयोग नहीं करेंगे।

प्रति खाद्य पदार्थ एकल प्रविष्टि। डुप्लिकेट प्रविष्टियाँ भ्रम उत्पन्न करती हैं और असंगति को जन्म देती हैं। ऐसे ऐप्स की तलाश करें जो प्रति खाद्य पदार्थ एक प्राधिकृत प्रविष्टि बनाए रखते हैं।

स्पष्ट स्रोत। ऐप को यह बताना चाहिए कि इसका डेटा कहाँ से आता है। यदि यह USDA FoodData Central या समकक्ष सरकारी डेटाबेस का संदर्भ देता है, तो यह विश्वसनीयता का एक मजबूत संकेत है।

नियमित अपडेट। खाद्य उत्पाद बदलते हैं। आपके ऐप का डेटाबेस भी उनके साथ बदलना चाहिए। ऐसे ऐप्स की तलाश करें जो सक्रिय रूप से अपनी प्रविष्टियों को बनाए रखते और अपडेट करते हैं।

कई लॉगिंग विधियाँ। सटीक डेटा केवल तभी उपयोगी होता है जब आप वास्तव में अपने भोजन को लॉग करें। ऐसे ऐप्स जो कई इनपुट विधियाँ प्रदान करते हैं — बारकोड स्कैनिंग, फोटो AI, वॉयस लॉगिंग, मैनुअल खोज — स्थिर लॉगिंग को आसान और अधिक संभावित बनाते हैं।

Nutrola इन सभी मानकों पर खरा उतरता है। इसका पोषण विशेषज्ञ-प्रमाणित डेटाबेस 1.8 मिलियन खाद्य पदार्थों की एकल प्रविष्टि बनाए रखता है, जिसे USDA FoodData Central और समकक्ष अंतरराष्ट्रीय डेटाबेस के खिलाफ क्रॉस-रेफरेंस किया गया है। ऐप AI-संचालित फोटो लॉगिंग, वॉयस लॉगिंग, बारकोड स्कैनिंग, और व्यंजन आयात की सुविधा प्रदान करता है — जिससे सटीकता से लॉग करना तेज हो जाता है। इसकी योजनाएँ प्रति माह 2.50 यूरो से शुरू होती हैं और किसी भी स्तर पर कोई विज्ञापन नहीं होता है, यह उन उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किया गया है जो बिना किसी व्याकुलता के विश्वसनीय डेटा चाहते हैं। यह iOS और Android पर उपलब्ध है।

जब पूर्ण सटीकता महत्वपूर्ण होती है

अधिकांश लोग जो सामान्य स्वास्थ्य या वजन प्रबंधन के लिए कैलोरी ट्रैक कर रहे हैं, उनके लिए एक ही ऐप में स्थिरता पर्याप्त है। लेकिन कुछ स्थितियाँ हैं जहाँ पूर्ण सटीकता अधिक महत्वपूर्ण हो जाती है:

प्रतियोगिता की तैयारी। बॉडीबिल्डर्स और शारीरिक प्रतियोगी जो बहुत तंग कैलोरी सीमाओं (अपने लक्ष्यों के भीतर 100-200 कैलोरी) पर काम कर रहे हैं, उन्हें उपलब्ध सबसे सटीक डेटा की आवश्यकता होती है। इस संदर्भ में प्रयोगशाला-स्रोत डेटाबेस आवश्यक हैं।

चिकित्सीय पोषण चिकित्सा। रोगी जो मधुमेह, गुर्दे की बीमारी, या अन्य स्थितियों का प्रबंधन कर रहे हैं जहाँ विशिष्ट पोषक तत्वों का सेवन चिकित्सकीय रूप से निर्धारित है, उन्हें डेटा की आवश्यकता होती है जिस पर वे भरोसा कर सकें। उनके आहार विशेषज्ञ को एक विशेष ऐप की सिफारिश करनी चाहिए जिसमें सत्यापित डेटा हो।

अनुसंधान। कोई भी आहार अध्ययन जो ऐप-आधारित खाद्य लॉगिंग का उपयोग करता है, उसे डेटाबेस की सटीकता को एक संभावित भ्रम के रूप में ध्यान में रखना चाहिए। सत्यापित, प्रयोगशाला-स्रोत डेटा वाले ऐप का उपयोग करने से इस त्रुटि के स्रोत को कम किया जा सकता है।

इन तीनों मामलों में, एक सत्यापित डेटाबेस वाला ऐप — न कि भीड़-स्रोत वाला — उपयुक्त विकल्प है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या किसी खाद्य पदार्थ के लिए एक "सही" कैलोरी गणना है?

बिल्कुल नहीं। सभी खाद्य पदार्थ स्वाभाविक रूप से भिन्न होते हैं — एक फार्म से आया चिकन ब्रेस्ट दूसरे फार्म से आए चिकन ब्रेस्ट की तुलना में थोड़े भिन्न मैक्रोन्यूट्रिएंट्स रखता है। सरकारी डेटाबेस जैसे USDA FoodData Central कई प्रयोगशाला विश्लेषणों से औसत मान रिपोर्ट करते हैं, जो सबसे अच्छे उपलब्ध अनुमान का प्रतिनिधित्व करते हैं। इन मूल्यों को संदर्भ मानक माना जाता है, जो किसी भी दिए गए नमूने की वास्तविक कैलोरी सामग्री के 5-10% के भीतर सामान्यतः सटीक होते हैं।

विभिन्न देशों के डेटाबेस में समान खाद्य पदार्थ में कैलोरी क्यों भिन्न होती है?

राष्ट्रीय खाद्य संरचना डेटाबेस अपने विशेष देश की खाद्य आपूर्ति को दर्शाते हैं। पशु नस्लों, कृषि प्रथाओं, मिट्टी की स्थितियों, फोर्टिफिकेशन मानकों, और प्रसंस्करण विधियों में भिन्नताएँ देशों के बीच वास्तविक पोषण भिन्नता उत्पन्न करती हैं। अमेरिका में "चिकन ब्रेस्ट" और जर्मनी में "चिकन ब्रेस्ट" की कैलोरी सामग्री वास्तव में मापने योग्य रूप से भिन्न हो सकती है, जिससे दोनों डेटाबेस प्रविष्टियाँ अपने-अपने बाजारों के लिए मान्य होती हैं।

क्या मैं कई ऐप्स से कैलोरी की गणनाओं का औसत निकाल सकता हूँ?

औसत निकालना अनुशंसित नहीं है। विभिन्न ऐप्स मौलिक रूप से विभिन्न डेटा स्रोतों का उपयोग कर सकते हैं, और औसत निकालने से अतिरिक्त चर जुड़ जाते हैं, जो त्रुटि को कम करने के बजाय बढ़ाते हैं। एक बेहतर दृष्टिकोण यह है कि एक सत्यापित, प्रयोगशाला-स्रोत डेटाबेस वाला एक ऐप चुनें और उसके नंबरों पर लगातार भरोसा करें। Nutrola का पोषण विशेषज्ञ-प्रमाणित डेटाबेस प्रति खाद्य पदार्थ एक सटीक प्रविष्टि प्रदान करता है, जिससे स्रोतों के बीच क्रॉस-रेफरेंस या औसत निकालने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

खाद्य डेटाबेस कितनी बार अपडेट होते हैं?

अपडेट की आवृत्ति व्यापक रूप से भिन्न होती है। USDA FoodData Central डेटाबेस समय-समय पर अपडेट होता है लेकिन एक निश्चित शेड्यूल पर नहीं। भीड़-स्रोत डेटाबेस "अपडेट" होते हैं लगातार इस अर्थ में कि नई प्रविष्टियाँ जोड़ी जाती हैं, लेकिन मौजूदा प्रविष्टियाँ शायद ही कभी सही या संशोधित की जाती हैं। निर्माता डेटा तब बदलता है जब कोई उत्पाद फिर से तैयार किया जाता है, लेकिन ऐप्स इन परिवर्तनों को महीनों या वर्षों तक कैप्चर नहीं कर सकते। Nutrola का सत्यापित डेटाबेस इसके पोषण टीम द्वारा वर्तमान उत्पाद फॉर्मूलेशन और नवीनतम उपलब्ध डेटा को दर्शाने के लिए सक्रिय रूप से बनाए रखा जाता है।

क्या AI खाद्य डेटाबेस की सटीकता की समस्या का समाधान करेगा?

AI पहले से ही खाद्य लॉगिंग के कुछ पहलुओं में सुधार कर रहा है — विशेष रूप से फोटो पहचान के माध्यम से भाग आकार का अनुमान लगाने और वॉयस लॉगिंग के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण। हालाँकि, AI मौलिक रूप से गलत स्रोत डेटा को ठीक नहीं कर सकता। एक भीड़-स्रोत डेटाबेस पर प्रशिक्षित AI प्रणाली उस डेटाबेस में त्रुटियों को पुन: उत्पन्न करेगी। AI लॉगिंग उपकरणों और एक सत्यापित डेटाबेस (जैसा कि Nutrola लागू करता है) का संयोजन इनपुट सटीकता और डेटा सटीकता की समस्याओं को एक साथ संबोधित करता है।