Các nhà nghiên cứu tại Trường Kỹ thuật Tandon thuộc Đại học New York vừa công bố một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) mang tính cách mạng, có khả năng chuyển đổi hình ảnh bữa ăn chụp bằng điện thoại thông minh thành phân tích dinh dưỡng chi tiết trong thời gian thực. Công nghệ tiên tiến này hứa hẹn sẽ là một công cụ đắc lực cho hàng triệu người trên toàn thế giới đang nỗ lực quản lý cân nặng, kiểm soát bệnh tiểu đường và các vấn đề sức khỏe liên quan đến chế độ ăn uống.

Chụp ảnh bữa ăn của bạn và trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ ngay lập tức cho bạn biết lượng calo, hàm lượng chất béo và giá trị dinh dưỡng của bữa ăn đó. Viễn cảnh tương lai này hiện đã tiến gần hơn với thực tế, nhờ vào hệ thống AI do các nhà nghiên cứu tại Trường Kỹ thuật Tandon thuộc Đại học New York phát triển. Ảnh: techxplore.com

Hệ thống AI đột phá này được xây dựng dựa trên nền tảng các thuật toán học sâu (deep learning) tiên tiến. Theo đó, AI có khả năng nhận diện một cách chính xác các loại thực phẩm khác nhau chỉ dựa trên hình ảnh đầu vào. Sau khi xác định được thành phần của bữa ăn, hệ thống sẽ tiến hành tính toán hàm lượng dinh dưỡng một cách toàn diện, bao gồm các chỉ số quan trọng như tổng lượng calo, hàm lượng protein, carbohydrate và chất béo.

Một trong những thách thức lớn nhất mà các nhà nghiên cứu trước đây phải đối mặt trong việc phát triển AI nhận dạng thực phẩm chính là sự đa dạng vô cùng lớn về hình thức của cùng một món ăn. Tiến sĩ Sunil Kumar, đồng tác giả của nghiên cứu, đã chỉ ra rằng, không giống như các sản phẩm công nghiệp có hình dạng tiêu chuẩn, một món ăn có thể có nhiều biến thể khác nhau tùy thuộc vào người chế biến, phương pháp nấu nướng và thậm chí cả cách trình bày. Một chiếc bánh mì kẹp thịt tại một nhà hàng sang trọng chắc chắn sẽ khác biệt so với chiếc bánh mì kẹp vội tại một quán ăn đường phố, chưa kể đến vô vàn phiên bản tự làm tại nhà. Sự khác biệt này tạo ra một bài toán phức tạp cho AI trong việc nhận diện và phân loại thực phẩm một cách nhất quán.

Bên cạnh đó, việc ước tính chính xác kích thước khẩu phần ăn cũng là một rào cản không nhỏ. Bởi lẽ, hàm lượng dinh dưỡng của một món ăn phụ thuộc rất lớn vào lượng thực phẩm thực tế mà một người tiêu thụ. Để giải quyết vấn đề này, nhóm nghiên cứu đã tích hợp một chức năng độc đáo, cho phép hệ thống tính toán thể tích của từng loại thực phẩm trên đĩa thông qua quá trình xử lý hình ảnh tiên tiến. Bằng cách đo lường chính xác thể tích, AI có thể kết nối thông tin này với dữ liệu về mật độ và thành phần dinh dưỡng đa lượng của từng loại thực phẩm, từ đó chuyển đổi hình ảnh 2D đơn thuần thành một đánh giá dinh dưỡng đầy đủ và đáng tin cậy. Sự kết hợp giữa tính toán thể tích và mô hình AI đã loại bỏ nhu cầu nhập liệu thủ công về khẩu phần ăn, một bước tiến quan trọng trong việc tự động hóa quá trình theo dõi chế độ ăn uống.

Một trở ngại đáng kể khác trong quá trình phát triển các hệ thống AI tương tự trước đây là hiệu quả tính toán. Các mô hình cũ thường đòi hỏi một lượng tài nguyên xử lý rất lớn để có thể hoạt động trong thời gian thực, dẫn đến tình trạng chậm trễ và gây ra những lo ngại về quyền riêng tư liên quan đến việc xử lý dữ liệu trên các máy chủ từ xa. Để khắc phục vấn đề này, các tác giả của nghiên cứu mới đã tận dụng công nghệ nhận dạng hình ảnh tiên tiến có tên là YOLOv8, kết hợp với ONNX Runtime – một công cụ giúp tối ưu hóa hiệu suất hoạt động của các chương trình AI. Thay vì phát triển một ứng dụng di động riêng biệt, nhóm nghiên cứu đã triển khai hệ thống của họ dưới dạng một trang web. Điều này cho phép người dùng chỉ cần truy cập trang web thông qua trình duyệt web trên điện thoại thông minh của mình để phân tích bữa ăn và theo dõi chế độ ăn uống một cách thuận tiện và nhanh chóng. Cách tiếp cận này không chỉ giảm thiểu yêu cầu về tài nguyên xử lý trên thiết bị của người dùng mà còn đơn giản hóa quá trình tiếp cận và sử dụng công nghệ.

Để chứng minh hiệu quả của hệ thống, nhóm nghiên cứu đã tiến hành thử nghiệm trên nhiều loại thực phẩm khác nhau. Trong một thử nghiệm với một lát pizza điển hình, hệ thống đã đưa ra kết quả phân tích dinh dưỡng là 317 calo, 10 gam protein, 40 gam carbohydrate và 13 gam chất béo. Điều đáng chú ý là các giá trị này rất gần với các tiêu chuẩn tham chiếu đã được thiết lập. Hệ thống cũng cho thấy khả năng phân tích ấn tượng đối với các món ăn phức tạp hơn, chẳng hạn như idli sambhar – một món đặc sản của miền Nam Ấn Độ bao gồm bánh gạo hấp (idli) ăn kèm với món hầm đậu lăng (sambhar). Trong trường hợp này, AI đã tính toán được 221 calo, 7 gam protein, 46 gam carbohydrate và chỉ 1 gam chất béo. Sự chính xác trong việc phân tích cả các món ăn đơn giản và phức tạp cho thấy tiềm năng ứng dụng rộng rãi của công nghệ này.

Nhóm nghiên cứu cũng đã giải quyết một cách hiệu quả các thách thức liên quan đến dữ liệu huấn luyện cho AI. Thay vì sử dụng một lượng lớn dữ liệu không được sàng lọc, họ đã áp dụng các kỹ thuật thông minh để tối ưu hóa tập dữ liệu. Cụ thể, các danh mục thực phẩm tương tự đã được kết hợp, các loại thực phẩm ít phổ biến đã được loại bỏ, và một số loại thực phẩm quan trọng đã được nhấn mạnh trong quá trình huấn luyện. Nhờ những kỹ thuật này, tập dữ liệu huấn luyện ban đầu, vốn chứa vô số hình ảnh, đã được tinh chỉnh thành một tập hợp cân bằng hơn bao gồm 95.000 trường hợp trên 214 danh mục thực phẩm khác nhau. Các số liệu về hiệu suất kỹ thuật cho thấy AI có khả năng định vị và nhận dạng chính xác các loại thực phẩm trong khoảng 80% trường hợp, ngay cả khi chúng bị chồng lên nhau hoặc bị che khuất một phần trong ảnh.

Hiện tại, hệ thống đã được triển khai dưới dạng một ứng dụng web, có thể truy cập dễ dàng trên mọi thiết bị di động có kết nối internet. Điều này mở ra cơ hội cho bất kỳ ai sở hữu điện thoại thông minh đều có thể tận dụng lợi ích của công nghệ này để theo dõi và cải thiện chế độ ăn uống của mình. Các nhà nghiên cứu cũng đang hướng tới việc tiếp tục điều chỉnh và mở rộng hệ thống để có thể ứng dụng rộng rãi hơn trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, mang lại những giải pháp tiên tiến cho việc quản lý dinh dưỡng và phòng ngừa các bệnh liên quan đến chế độ ăn. Với khả năng biến những bức ảnh đơn giản thành những phân tích dinh dưỡng chi tiết và tức thì, hệ thống AI này hứa hẹn sẽ là một công cụ không thể thiếu trong hành trình hướng tới một cuộc sống khỏe mạnh hơn.