اختيار التطبيقات

نضمن أكثر 10 تطبيقات استخداماً عالمياً لتتبع السعرات بالذكاء الاصطناعي، استناداً إلى بيانات التنزيلات والتقييمات العامة. يجب أن تقدم التطبيقات تعرفاً على الأطعمة بالذكاء الاصطناعي بالصور في إصدار مجاني أو تجريبي على الأقل. تتم مراجعة القائمة سنوياً.

مكتبة الصور (15,000 صورة)

15,000 صورة وجبة عبر 10 فئات مطبخ (1,500 صورة لكل فئة): أمريكي، متوسطي، ياباني، صيني، هندي، مكسيكي/لاتيني، جنوب شرق آسيوي، شرق أوسطي، أفريقي وأوروبي. ثلاث مستويات صعوبة: بسيطة، مختلطة (2-4 مكونات) ومعقدة (5+ مكونات). الصور مأخوذة تحت إضاءة موحدة من زوايا متسقة مع جسم مرجعي للمقياس.

المرجع: حصص موزونة مخبرياً

يتم وزن كل وجبة مصورة على موازين مخبرية معايرة (دقة ±0.1 g) قبل تصويرها. تُحسب المغذيات الكبرى من USDA FoodData Central وقواعد بيانات إقليمية موثقة. يخلق هذا مرجعاً موضوعياً نقيس به تقديرات AI لكل تطبيق.

بروتوكول الاختبار

  • تقديم ثلاثي: كل صورة تُقدم ثلاث مرات لكل تطبيق، باستخدام الوسيط كدرجة نهائية.
  • اختبار أعمى: المطورون لا يُخطرون ولا يعرفون أي صور تُقدم.
  • حسابات مستهلك قياسية: بدون وصول مبكر، بدون مفاتيح API خاصة.
  • ظروف متطابقة: نفس الجهاز، نفس الشبكة، نفس الإضاءة.

نظام التسجيل

خمسة مقاييس مرجحة تشكل الدرجة النهائية:

  • معدل تعرف الأطعمة (30%): دقة top-1 عبر 15,000 صورة.
  • MAPE الحصة (25%): متوسط الخطأ النسبي المطلق في تقدير الجرامات.
  • سرعة المعالجة (20%): الوقت الوسيط من الصورة إلى النتيجة.
  • تغطية المطابخ (15%): الاتساق عبر فئات المطابخ العشر.
  • التعلم والتكيف (10%): التحسن بعد ملاحظات المستخدم.

أسئلة شائعة حول المنهجية

هل يعلم المطورون أن تطبيقاتهم تُختبر؟

لا. يتم الاختبار باستخدام حسابات مستهلك قياسية بدون اتصال مسبق مع المطورين. لا يتم إخطارهم قبل أو أثناء أو بعد الاختبار. هذا يمنع أي تحسين موجه لظروفنا المحددة.

لماذا لا يتم نشر مكتبة الصور؟

سيؤدي نشر المكتبة إلى السماح للمطورين بإدراج الصور في تدريبات مستقبلية، مما يبطل دورات لاحقة. تُحتفظ المكتبة داخلياً وتُستبدل سنوياً. منهجية البناء عامة بالكامل.

من يموّل هذا الاختبار؟

الاختبار ممول ذاتياً. كل مشتريات التطبيقات ومعدات الاختبار وتكاليف التحقق المخبرية تُدفع من جيوبنا. يولد الموقع إيرادات من الإعلانات فقط.