Студент из Челябинска разработал ИИ-помощника для диетологов

Студент математического факультета ЧелГУ создал интеллектуальную систему, которая умеет составлять индивидуальный план питания на неделю и подбирать рецепты из доступных продуктов. Для своей разработки он использовал надежные источники информации. Новый ИИ-помощник может быть полезен как диетологам, так и массовым пользователям. Подробности «Вечерке» сообщили в пресс-службе вуза.

Система объединяет возможности большой языковой модели со специализированной базой знаний. Основой для нее послужили рекомендации с сайта Минздрава РФ и материалы Всемирной организации здравоохранения. Опора на проверенную информацию позволяет снизить число фактических ошибок, чем нередко грешат нейросети.

По словам автора разработки Александра Разживина, модель способна понимать запрос пользователя и находить в базе данных фрагменты, дополняющие общий контекст. Если, например, нужно узнать рецепт картофельного пюре, система найдет все, что связано с картофелем, включая его пищевую ценность, пользу и вред.

Ассистент может отвечать на разные вопросы, объяснит отличие насыщенных от ненасыщенных жиров, подскажет, какие продукты стоит включить в здоровый рацион, а от чего лучше воздержаться.

— В планах — на основе этой системы сделать мобильное приложение по типу дневников питания, — поделился Александр Разживин. — Например, раз в неделю приложение сможет отправлять пуш-уведомления: «В вашем рационе много натрия. Рекомендуем пить больше воды, убрать или заменить такие-то блюда». Пользователь будет фиксировать, какие продукты он употребляет, а система — анализировать рацион и формировать персонализированные рекомендации.

Автор разработки провел опрос, который подтвердил востребованность подобных приложений для правильного питания.

ИИ-помощник может найти применение в санаториях и больницах. Особенность системы в том, что она не требует использования внешних облачных сервисов и может быть размещена на собственных серверах учреждений. Это имеет важное значение при работе с персональными данными пациентов и соблюдении конфиденциальности.

Ранее в ЮУрГУ разработали нейросеть, которая выстраивает маршруты эвакуации при пожаре. Новая технология в разы сократит затраты времени на проектирование.