Главное отличие — точность. Именно она делает оценку углеводов по-настоящему полезной. Carbetic сочетает ИИ с математикой и реальными данными измерений и поэтому значительно точнее обычных ИИ-инструментов или приложений для подсчёта калорий.
Универсальный ИИ-чат-бот обычно оценивает блюдо по одной фотографии. Carbetic его измеряет. Примеры того, почему Carbetic точнее:
3D-реконструкция вместо одной фотографии. По трём снимкам Carbetic строит 3D-модель блюда. Из неё определяются размеры и объём каждого компонента. Объём, умноженный на плотность, даёт массу, а по ней приложение рассчитывает пищевую ценность.
Проверенные источники данных о пищевой ценности. База данных Carbetic объединяет несколько эталонных баз: FoodData Central Министерства сельского хозяйства США (USDA), данные производителей, официальные сайты и другие проверенные источники. Для каждого продукта Carbetic выбирает наиболее подходящий источник: средние значения для обычных продуктов, например булочки для бургера, и официальные данные сети, если они есть.
Датчики смартфона. На устройствах с датчиком глубины LiDAR Carbetic учитывает его измерения, когда они повышают точность. Гироскоп при каждом снимке фиксирует положение и наклон устройства. Кроме того, Carbetic определяет по IP-адресу приблизительное местоположение, например страну, потому что меню и рецептуры сетей фастфуда различаются от страны к стране.
К этому добавляются интерфейс, созданный для быстрой записи блюд, а не для переписки в чате, анализ рецептов и голосовой ввод.
Источник: U.S. Department of Agriculture, Agricultural Research Service. FoodData Central, 2019. fdc.nal.usda.gov