Diferența decisivă este precizia. Abia ea face ca estimarea carbohidraților să fie cu adevărat utilă. Carbetic combină AI cu matematica și date reale de măsurare, de aceea este mult mai precis decât instrumentele AI obișnuite sau aplicațiile de numărat calorii.
Un chatbot AI generalist estimează de obicei o masă pe baza unei singure fotografii. Carbetic o măsoară. Exemple care arată de ce Carbetic este mai precis:
Reconstrucție 3D în locul unei singure fotografii. Din trei cadre, Carbetic creează un model 3D al mesei. Din acesta rezultă dimensiunile și volumul fiecărei componente. Volumul înmulțit cu densitatea dă greutatea, iar pe baza ei aplicația calculează valorile nutriționale.
Surse nutriționale verificate. Baza de date Carbetic reunește mai multe baze de date de referință: FoodData Central a Departamentului Agriculturii al SUA (USDA), datele nutriționale ale producătorilor, site-uri oficiale și alte surse verificate. Pentru fiecare aliment, Carbetic folosește sursa cea mai potrivită: valori medii pentru produse generice, cum ar fi o chiflă de burger, și datele oficiale ale lanțului, atunci când există.
Senzorii smartphone-ului. Pe dispozitivele cu senzor de adâncime LiDAR, Carbetic include măsurătorile acestuia atunci când îmbunătățesc precizia. Giroscopul înregistrează orientarea și înclinarea dispozitivului la fiecare cadru. În plus, Carbetic deduce din adresa IP o locație aproximativă, de exemplu țara, deoarece meniurile și rețetele lanțurilor de fast-food diferă de la o țară la alta.
La acestea se adaugă o interfață gândită pentru înregistrarea rapidă a meselor în locul unei conversații de chat, analiza rețetelor și comanda vocală.
Sursă: U.S. Department of Agriculture, Agricultural Research Service. FoodData Central, 2019. fdc.nal.usda.gov