kCalori: AI, která pozná jídlo z fotky, a měření, které to dokazuje

Zadání

Kalorický deník, který nebude otravovat. Zapsat jídlo má trvat pár vteřin: vyfotit talíř, zkontrolovat a hotovo. Aby to fungovalo, nestačí, že AI jídlo „nějak pozná“. Číslo v deníku musí sedět, jinak aplikace lže každý den.

Co jsme postavili

• Aplikaci pro iPhone ve SwiftUI s napojením na Zdraví (HealthKit), synchronizací přes iCloud, widgety a aplikací pro Apple Watch. Deník je webová vrstva uvnitř aplikace. Rozhraní se proto dá zlepšovat bez čekání na schválení každé verze v App Storu.
• AI rozpoznávání jídla z fotky přes Claude API. Levný model zpracuje každou fotku. Silnější dostane jen ty, kde si levný není jistý.
• Web kcalori.cz s veřejnými tabulkami živin a otevřenou databází potravin pod licencí ODbL 1.0. Tabulky přivádějí lidi z vyhledávačů.
• Automatizace na vlastním serveru v n8n: denní přehled čísel, stahování dat o potravinách a výroba obsahu pro sítě (ta má vlastní studii).

Měření: proč nestačilo „použít lepší model“

První odhad zněl: přesnost zvedne dražší model. Než jsme ho nasadili, sestavili jsme sadu 52 fotek se známými hodnotami: 30 balených výrobků se štítkem (Open Food Facts) a 22 uvařených talířů (Wikimedia Commons). Na ní jsme přeměřili celou cestu od fotky po zápis v deníku, ne jen odpověď modelu.

Ukázalo se, že jídlo model poznal od začátku skoro vždy. Chyba byla v kaloriích na 100 g, tedy v čísle, které uživatel nevidí, a proto ho nikdy neopraví. Gramáž si upraví posuvníkem. Hustotu ne.

Varianta	Přesnost	Silnější model dostal	Cena za 1 000 fotek
levný model na všechno (výchozí stav)	76 %	0 % fotek	3,02 USD
levný model po opravách	88 %	2 % fotek	3,64 USD
levný model + silnější tam, kde je slabý (v provozu)	94 %	23 % fotek	4,48 USD
silnější model na všechno	90 %	100 % fotek	9,42 USD

Varianta v provozu je přesnější než silnější model na všechno, a to za méně než polovinu ceny. Silnější model totiž plete fotky, které levný zvládá. Proto se mu posílají jen ty, kde je levný slabý.

Co rozhodlo

1. Značka jako klíč do databáze. U balených výrobků model nově vrací značku. Podle ní se přesná hodnota dohledá v databázi 8 501 výrobků se štítkem, místo aby ji model hádal z paměti.
2. Vlastní referenční hodnoty pro polévky, nápoje a omáčky. Předtím třeba gulášová polévka dostávala hustotu guláše.
3. Dva spouštěče silnějšího modelu: nejistota levného modelu a značkový výrobek, který v databázi chybí. Původní práh nejistoty se při měření ukázal jako mrtvý: na 52 fotkách nesepnul ani jednou.

Proč to říkáme klientům

Stejný postup používáme u každé AI integrace. Napřed sada se známými výsledky, pak měření, teprve potom nasazení. Na konci dostanete číslo a na stejné sadě si můžete kdykoli ověřit, že se po další změně nic nezhoršilo.