Khác biệt quyết định là độ chính xác. Chính độ chính xác mới làm cho việc ước tính carb thực sự hữu ích. Carbetic kết hợp AI với toán học và dữ liệu đo thực tế, nhờ đó chính xác hơn đáng kể so với các công cụ AI thông thường hay ứng dụng đếm calo.
Một chatbot AI đa năng thường ước tính bữa ăn chỉ dựa trên một bức ảnh. Carbetic thì đo đạc bữa ăn. Một số ví dụ cho thấy vì sao Carbetic chính xác hơn:
Tái dựng 3D thay vì một bức ảnh. Từ ba lần chụp, Carbetic tạo mô hình 3D của bữa ăn. Từ đó xác định được kích thước và thể tích của từng thành phần. Thể tích nhân với khối lượng riêng cho ra khối lượng, và từ đó ứng dụng tính các giá trị dinh dưỡng.
Nguồn dữ liệu dinh dưỡng đã được kiểm chứng. Cơ sở dữ liệu Carbetic tổng hợp nhiều cơ sở dữ liệu tham chiếu: FoodData Central của Bộ Nông nghiệp Hoa Kỳ (USDA), dữ liệu dinh dưỡng của nhà sản xuất, trang web chính thức và các nguồn đã được kiểm chứng khác. Với mỗi thực phẩm, Carbetic dùng nguồn phù hợp nhất: giá trị trung bình cho sản phẩm thông thường như bánh mì burger, và dữ liệu chính thức của chuỗi cửa hàng khi có.
Cảm biến của điện thoại thông minh. Trên thiết bị có cảm biến độ sâu LiDAR, Carbetic đưa các phép đo của cảm biến này vào khi chúng giúp tăng độ chính xác. Con quay hồi chuyển ghi lại hướng và độ nghiêng của thiết bị ở mỗi lần chụp. Ngoài ra, Carbetic suy ra vị trí gần đúng, chẳng hạn quốc gia, từ địa chỉ IP, vì thực đơn và công thức của các chuỗi thức ăn nhanh khác nhau giữa các quốc gia.
Thêm vào đó là giao diện được thiết kế để ghi lại bữa ăn nhanh chóng thay vì một cuộc trò chuyện, cùng tính năng phân tích công thức và nhập bằng giọng nói.
Nguồn: U.S. Department of Agriculture, Agricultural Research Service. FoodData Central, 2019. fdc.nal.usda.gov