Как ИИ изменит наши методы питания в будущем?
ИИ может улучшить наше понимание питания, помогая нам делать более здоровый выбор
Модели искусственного интеллекта, ориентированные на питание, могут помочь ответить на такие вопросы и поддержать стремление людей к более здоровому питанию в своей жизни с меньшим количеством хронических заболеваний. В этой статье вы узнаете о текущих и будущих применениях глубокого обучения, алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта в питании.
Повышение осведомленности в области науки о питании и прогресс в области генетики, улучшение показателей здоровья и искусственный интеллект позволили добиться таких успехов, как идентификация пищевых ингредиентов, которые действуют как лекарства для борьбы с болезнями. Теперь можно автоматизировать персонализированные планы питания и оценки диеты, основанные на генетическом профиле пациента и истории болезни. Смартфоны могут предоставлять мгновенную персонализированную информацию о питании и здоровье на основе фотографий или показаний медицинских датчиков.
Применение алгоритмов ИИ в клинических исследованиях питательных веществ выражается как в системах, поддерживающих диетическую деятельность, рисках заболеваний в связи с моделями пищевых продуктов и питательных веществ, так и в исследованиях пищевых добавок. Важным вопросом в этой области исследований является оценка достоверности и достоверности результатов тестирования, полученных с помощью методов ИИ. Еще одним существенным вопросом является изменение взаимоотношений врача-диетолога и пациента в случае полной или частичной замены работы медицинского работника системами искусственного интеллекта. Проблема доверия к системам на основе ИИ, особенно у пожилых людей, остается открытой. Однако в социальном измерении с внедрением современных технологий в повседневную деятельность наблюдается рост доверия как к роботизированным системам, так и к системам ИИ в медицине. Особенно на основе статей, включенных в обзор, можно констатировать потенциально качественные эффекты использования диетических систем искусственного интеллекта. Сравнивая их с оценкой профессиональных диетологов, стоит отметить, что в обоих случаях были схожие трудности в отношении оценки калорийности некоторых пищевых продуктов (например, GoCARB). Использование систем искусственного интеллекта в оценке питания позволяет персонализировать питание, которое при некоторых заболеваниях является приоритетным.
ИИ может помочь нам лучше понять текстуру и вкус пищи
Производители продуктов питания используют решения на основе искусственного интеллекта для точного прогнозирования и моделирования вкусовых предпочтений своих целевых потребителей, а также для прогнозирования их реакции на новые вкусы. Предиктивная аналитика на основе искусственного интеллекта поможет производителям продуктов питания создавать новые продукты питания, максимально соответствующие вкусам и предпочтениям клиентов.
Компания Analytical Flavor Systems (AFS), которая утверждает, что работает с производителями потребительских товаров, использует свой ИИ Gastrograph для моделирования того, как сенсорное восприятие вкуса, аромата и текстуры варьируется в зависимости от демографии потребителей. Генеральный директор Джейсон Коэн использует пример корицы, чтобы проиллюстрировать, как культурные различия влияют на то, как потребители воспринимают вкус: «В США культурный ореол корицы согревает зимние специи, сладкие, сладкие ароматы. Но в Азии и на Ближнем Востоке его культурным ореолом являются ароматы умами – богатство».
Искусственный интеллект может помочь улучшить качество обслуживания клиентов в пищевой промышленности за счет оптимизации обслуживания клиентов и управления графиком работы сотрудников. ИИ может помочь понять тенденции клиентов и предсказать будущие потребности, освобождая сотрудников, чтобы они могли сосредоточиться на более важных задачах. В результате клиенты получат более качественный сервис и в целом получат более приятный опыт.
ИИ помогает нам разрабатывать более питательные блюда
ИИ может помочь производить пищу с меньшим количеством природных ресурсов, оптимизируя входные и выходные данные за счет интеграции данных. Эта технология может быть использована для улучшения текстуры, цвета, вкуса, пищевой ценности и многого другого пищевых продуктов. AIFS разрабатывает модели использования ИИ для удовлетворения растущего спроса на питательные и экологически чистые продукты.
Наконец, ИИ может помочь оптимизировать процессы производства продуктов питания, чтобы сократить количество отходов и повысить эффективность. Платформы ИИ могут идентифицировать пищу по ее цвету, форме и биологическим характеристикам. Это обеспечивает более эффективный и действенный процесс сортировки, который может улучшить качество и безопасность пищевых продуктов.
В прошлых исследованиях в области клинических исследований питательных веществ методы ИИ использовались в проектах, направленных на создание инструментов, поддерживающих диетическую деятельность и добавки, а также в диагностике и прогнозировании риска хронических заболеваний.
