Den avgjørende forskjellen er nøyaktigheten. Det er den som gjør et karbohydratanslag virkelig nyttig. Carbetic kombinerer AI med matematikk og ekte måledata og er derfor betydelig mer nøyaktig enn vanlige AI-verktøy eller kaloriteller-apper.
En generell AI-chatbot anslår som regel et måltid ut fra ett enkelt bilde. Carbetic måler det. Eksempler på hvorfor Carbetic er mer nøyaktig:
3D-rekonstruksjon i stedet for ett enkelt bilde. Ut fra tre opptak lager Carbetic en 3D-modell av måltidet. Fra den får man målene og volumet til hver komponent. Volum ganger tetthet gir vekten, og ut fra den beregner appen næringsverdiene.
Kontrollerte næringskilder. Carbetic-databasen samler flere referansedatabaser: FoodData Central fra det amerikanske landbruksdepartementet (USDA), produsentenes næringsdata, offisielle nettsteder og andre kontrollerte kilder. For hver matvare bruker Carbetic den best egnede kilden: gjennomsnittsverdier for generiske produkter som et hamburgerbrød og kjedens offisielle data når de finnes.
Smarttelefonens sensorer. På enheter med LiDAR-dybdesensor tar Carbetic med målingene når de forbedrer nøyaktigheten. Gyroskopet registrerer enhetens stilling og helning ved hvert opptak. I tillegg utleder Carbetic en omtrentlig posisjon, for eksempel landet, fra IP-adressen, fordi menyer og oppskrifter hos hurtigmatkjeder varierer fra land til land.
I tillegg kommer et grensesnitt som er laget for rask registrering av måltider i stedet for en chattetråd, oppskriftsanalyse og talegjenkjenning.
Kilde: U.S. Department of Agriculture, Agricultural Research Service. FoodData Central, 2019. fdc.nal.usda.gov