केट की कहानी: कैसे उसने Nutrola के साथ छुट्टी के वजन बढ़ने के चक्र को रोका

केट 33 साल की हैं और यात्रा करना पसंद करती हैं। वह साल में तीन से चार छुट्टियाँ मनाती हैं, कभी-कभी इससे भी ज्यादा। समुद्री शहरों में लंबे वीकेंड, यूरोप में एक हफ्ते की यात्रा, मैक्सिको के ऑल-इनक्लूसिव रिसॉर्ट्स, दक्षिण-पूर्व एशिया में खाद्य पर्यटन। यात्रा उनके लिए कोई विलासिता नहीं है। यह वह चीज है जिसके लिए वह काम करती हैं, बचत करती हैं और अपने साल की योजना बनाती हैं।

लेकिन यह वही चीज है जिसने पिछले आठ सालों में धीरे-धीरे उनका वजन बढ़ा दिया है।

चक्र

पैटर्न हमेशा एक जैसा था। यात्रा से कुछ हफ्ते पहले, केट अपने खाने को नियंत्रित कर लेती थीं, कभी-कभी तो बहुत सख्ती से। वह कार्ब्स कम कर देती थीं, मिठाइयाँ छोड़ देती थीं और जिम में पहले से ज्यादा मेहनत करती थीं, ताकि आने वाले समय के लिए एक छोटा सा बफर बना सकें। फिर छुट्टी शुरू होती थी, और वह वही बात कहती थीं जो वह हमेशा कहती थीं: "मैं खुद का आनंद लेने जा रही हूँ और लौटने पर फिर से ट्रैक पर आ जाऊँगी।"

उन्होंने खुद का आनंद लिया। पेरिस में क्रोइसेंट। रोम में पास्ता। बैंकॉक में स्ट्रीट फूड। रिसॉर्ट होटलों में अनलिमिटेड बुफे नाश्ते। हर छुट्टी एक उत्सव थी, और भोजन इसका केंद्र था।

फिर वह घर लौटती थीं, तराजू पर कदम रखती थीं, और देखती थीं कि वजन 5 से 8 पाउंड बढ़ गया है। हर बार।

अगले दो से तीन महीने उन पाउंड को वापस लाने में लग जाते थे। सख्त ट्रैकिंग, जिम सत्र, भोजन की तैयारी के रविवार, सभी सामान्य नुकसान नियंत्रण के उपाय। वह अगले यात्रा के लिए अपने पूर्व-छुट्टी वजन पर वापस आ जाती थीं, जहाँ चक्र फिर से शुरू होता था।

कागज पर, यह दिखता था कि वह अपने वजन को बनाए रख रही हैं। लेकिन वास्तविकता में, वह ऐसा नहीं कर रही थीं। हर चक्र एक अवशेष छोड़ देता था। यहाँ एक पाउंड, वहाँ दो पाउंड। इस पैटर्न के आठ सालों में, केट ने 22 पाउंड बढ़ा लिए थे। किसी एक छुट्टी से नहीं, बल्कि दर्जनों वजन बढ़ाने और घटाने के चक्रों के संचयी प्रभाव से जहाँ नुकसान कभी बढ़ोतरी के बराबर नहीं आया।

पारंपरिक ट्रैकिंग छुट्टी पर क्यों असफल हुई

केट कैलोरी गिनने की अजनबी नहीं थीं। उन्होंने वर्षों तक MyFitnessPal का उपयोग किया था जब वह घर पर खाना बना रही थीं। यह ठीक काम करता था जब वह अपने खुद के भोजन बना रही थीं और परिचित रेस्तरां में खा रही थीं। लेकिन छुट्टी पर, पूरा सिस्टम टूट जाता था।

चियांग माई में एक स्ट्रीट वेंडर से टॉम यम सूप का एक कटोरा लॉग करने की कोशिश करें, टेक्स्ट सर्च डेटाबेस का उपयोग करके। फ्लोरेंस में एक हस्तनिर्मित जेलाटो कोन के लिए सटीक कैलोरी गिनती खोजने की कोशिश करें। बार्सिलोना में एक समुद्र तट के रेस्तरां में परिवार शैली में परोसी गई पाईला के हिस्से का आकार अनुमानित करने की कोशिश करें। यह बहुत कठिन था। हर भोजन एक पांच मिनट का शोध प्रोजेक्ट बन जाता था, और कोई भी छुट्टी पर ऐसा नहीं करना चाहता।

उन्होंने एक यात्रा पर Lose It को आजमाया और वही समस्या पाई: मैनुअल टेक्स्ट-आधारित लॉगिंग के लिए आपको यह जानना आवश्यक था कि आप क्या खा रहे हैं, ताकि आप उसे खोज सकें, और स्थानीय विक्रेताओं द्वारा परोसे जाने वाले अंतरराष्ट्रीय खाद्य पदार्थ अक्सर अमेरिकी-केंद्रित डेटाबेस में नहीं मिलते। उन्होंने Cronometer पर थोड़ी देर देखा लेकिन विस्तृत प्रविष्टि आवश्यकताओं ने इसे छुट्टी के उपयोग के लिए और भी कम व्यावहारिक बना दिया। YAZIO में बेहतर यूरोपीय खाद्य कवरेज था लेकिन फिर भी मैनुअल खोज की आवश्यकता थी, जिससे मूड खराब हो जाता था।

तो केट ने वही किया जो ज्यादातर लोग छुट्टी पर करते हैं। उन्होंने पूरी तरह से ट्रैकिंग बंद कर दी। और बिना किसी डेटा के, उन्हें यह नहीं पता था कि वास्तव में क्या हो रहा है जब तक कि वह घर नहीं लौटतीं और तराजू पर कदम नहीं रखतीं।

असली समस्या वह नहीं थी जो उन्होंने सोची थी

केट के पास अपने छुट्टी के वजन बढ़ने के बारे में एक सिद्धांत था। उन्होंने मान लिया था कि वह सात से दस दिनों तक लगभग 4,000 कैलोरी खा रही थीं, और यह अतिरिक्त मात्रा हर यात्रा में 5 से 8 पाउंड बढ़ने के लिए जिम्मेदार थी। यह विश्वास उनके पूरे दृष्टिकोण को आकार देता था: चूंकि छुट्टी का खाना एक खोई हुई लड़ाई थी, इसलिए एकमात्र रणनीति थी नुकसान को कम करना पहले और बाद में।

यह सिद्धांत गलत था। और उन्होंने यह केवल इसलिए खोजा क्योंकि जो आगे हुआ।

Nutrola की खोज

फरवरी में, केट एक यात्रा फोरम को स्क्रॉल कर रही थीं और देखा कि कोई कह रहा था कि वे यात्रा करते समय Nutrola का उपयोग करके भोजन को ट्रैक करते हैं। टिप्पणी सामान्य थी, लगभग अनौपचारिक: "मैं हर भोजन की एक फोटो लेता हूँ और Nutrola बाकी का काम कर लेता है। तीन सेकंड लगते हैं।"

तीन सेकंड। यही वह हिस्सा था जिसने केट का ध्यान खींचा। न कि डेटाबेस को खोजने में तीन मिनट। न ही हिस्से के आकार का अनुमान लगाने में पांच मिनट। तीन सेकंड में एक फोटो लेना और आगे बढ़ना।

केट के पास तीन हफ्तों में पुर्तगाल की यात्रा थी। उन्होंने Nutrola डाउनलोड किया और इसे आजमाने का फैसला किया।

पुर्तगाल: प्रयोग

केट ने पुर्तगाल की यात्रा के लिए एक वादा किया: वह हर भोजन की फोटो लेंगी और Nutrola को लॉग करने देंगी, लेकिन वह कुछ भी प्रतिबंधित नहीं करेंगी। वह छुट्टी पर जिस तरह से सामान्यतः खाती थीं, उसी तरह खाएँगी। लक्ष्य डेटा था, आहार नहीं।

लिस्बन में पहले सुबह, उन्होंने एक कैफे में बैठकर अपने कॉफी के साथ एक पास्टेल डे नाटा ऑर्डर किया। उन्होंने उसी तरह फोटो लिया जैसे वह इंस्टाग्राम के लिए लेतीं, क्योंकि वह पहले से ही अपने भोजन की फोटो इंस्टाग्राम के लिए ले रही थीं। एकमात्र अंतर यह था कि उन्होंने पहले Nutrola खोला। तीन सेकंड, एक टैप, हो गया।

Nutrola की AI ने तुरंत पास्टेल डे नाटा को पहचान लिया। उसने कस्टर्ड टार्ट की पहचान की, आकार का अनुमान लगाया, और 220 कैलोरी की गिनती लौटाई। उसने गालाओ कॉफी को पहचाना और 90 कैलोरी और जोड़ी। पूरा लॉगिंग प्रक्रिया एक सोशल मीडिया फोटो लेने से अलग नहीं थी।

अगले सात दिनों में, केट ने हर भोजन की फोटो ली। अल्फामा जिले के एक रेस्तरां में ग्रिल्ड सार्डिन। एक स्ट्रीट वेंडर से बिफाना सैंडविच। एक मिट्टी के बर्तन में परोसी गई समुद्री भोजन की चावल की डिश। पोर्टो में फ्रांसेसिंहा। हर रात रात के खाने के साथ शराब। रात में अरोज डोसे के सर्विंग।

उन्होंने जो चाहा, सब खाया। उन्होंने एक भी डिश नहीं छोड़ी। उन्होंने साइड में ड्रेसिंग नहीं मांगी या सलाद के लिए फ्राई नहीं बदले। वह छुट्टी पर थीं और उन्होंने ऐसा ही किया।

डेटा जिसने सब कुछ बदल दिया

जब केट ने यात्रा के अंत में अपने Nutrola डेटा की समीक्षा की, तो वह चकित रह गईं।

उनका औसत दैनिक सेवन सात दिनों में 4,000 कैलोरी नहीं था। यह 2,800 कैलोरी था। यह उनके रखरखाव स्तर से लगभग 2,100 कैलोरी के ऊपर था, लेकिन यह उस विनाशकारी ओवरईटिंग के करीब नहीं था जिसकी उन्होंने कल्पना की थी।

हालांकि, डेटा ने कुछ और भी प्रकट किया। जबकि अधिकांश दिन 2,400 से 3,100 कैलोरी के बीच थे, तीन दिन नाटकीय रूप से उच्च थे। लिस्बन में एक खाद्य पर्यटन का दिन जहाँ उन्होंने दर्जनों छोटे नाश्ते का स्वाद लिया, वह 5,200 कैलोरी पर पहुँचा। एक समुद्र तट का दिन जिसमें अनलिमिटेड समुद्री भोजन का लंच और एक लंबा शराब से भरा रात का खाना था, वह 5,400 कैलोरी तक पहुँच गया। पोर्टो में एक दिन जिसमें लंच के लिए फ्रांसेसिंहा और एक विशाल मल्टी-कोर्स डिनर शामिल था, वह 4,800 कैलोरी तक पहुँच गया।

वे तीन ओवरईटिंग वाले दिन पूरे यात्रा के लिए उनके कैलोरी अधिशेष का अधिकांश हिस्सा थे। अन्य चार दिन केवल रखरखाव से थोड़े ऊपर थे। गणित स्पष्ट था: यदि केट उन तीन चरम दिनों में से दो को 5,000 कैलोरी की सीमा से 3,500 कैलोरी की सीमा में लाने में सफल हो जातीं, तो उनका कुल छुट्टी का अधिशेष आधे से भी कम हो जाता।

यह एक revelation था। केट को छुट्टी के खाने की समस्या नहीं थी। उन्हें ओवरईटिंग वाले दिनों की समस्या थी। और ओवरईटिंग वाले दिन, "छुट्टी के खाने" की एक अस्पष्ट अवधारणा के विपरीत, कुछ ऐसा था जिसे वह वास्तव में संबोधित कर सकती थीं।

जागरूकता का प्रभाव

Nutrola ने केट को कम खाने के लिए नहीं कहा। इसने कोई प्रतिबंध नहीं लगाए या जब उसने एक लक्ष्य को पार किया तो लाल चेतावनी नहीं दिखाई। इसने बस उसे दिखाया कि वह क्या खा रही थी, और उस जागरूकता ने स्वाभाविक रूप से उसके व्यवहार को बदल दिया।

लिस्बन में खाद्य पर्यटन के दिन, केट ने हर स्टॉप पर खाना जारी रखा क्योंकि उन्हें नहीं पता था कि छोटे नाश्ते कैसे जोड़ रहे थे। यहाँ एक टुकड़ा पनीर, वहाँ एक चम्मच कैटप्लाना, इस बेकरी में एक पास्टेल डे नाटा और उस बेकरी में एक और। प्रत्येक व्यक्तिगत नमूना नगण्य लगता था। कुल मिलाकर, वे उसके नियमित भोजन के ऊपर एक पूरे दिन का अतिरिक्त भोजन बन गए थे।

यह जानकर, केट को भविष्य की यात्राओं पर खाद्य पर्यटन को छोड़ने की आवश्यकता नहीं थी। उन्हें बस उसके चारों ओर के भोजन को समायोजित करने की आवश्यकता थी। खाद्य पर्यटन से पहले एक हल्का नाश्ता। चखने के दिन के बाद बैठकर खाने को छोड़ना। छोटे समायोजन जो अनुभव को बनाए रखते हुए कैलोरी के नुकसान को आधे में काटते थे।

उसी तर्क ने समुद्र तट के दिन पर भी लागू किया। अनलिमिटेड समुद्री भोजन का लंच समस्या नहीं था। समस्या यह थी कि केट ने 2,000 कैलोरी के लंच के बाद 2,400 कैलोरी का डिनर और 1,000 कैलोरी के पेय का पालन किया। लंच के कुल का ज्ञान स्वाभाविक रूप से उसे एक हल्का रात का खाना चुनने की ओर ले जाएगा, न कि क्योंकि वह आहार पर थी, बल्कि इसलिए कि वह वास्तव में एक विशाल दूसरे भोजन के लिए भूखी नहीं थी।

चार छुट्टियाँ, दो पाउंड

अगले वर्ष में, केट ने चार छुट्टियाँ लीं: फरवरी में पुर्तगाल, मई में ग्रीस, सितंबर में जापान, और दिसंबर में कोस्टा रिका। उसने हर यात्रा पर Nutrola का उपयोग किया। उसने हर भोजन की फोटो ली। उसने कभी भी आहार नहीं किया। उसने कभी भी प्रतिबंध नहीं लगाया।

परिणाम परिवर्तनकारी थे।

पुर्तगाल में, Nutrola के साथ उनकी पहली यात्रा में, उन्होंने 3 पाउंड बढ़ाए। न कि इसलिए कि ऐप असफल हुआ, बल्कि इसलिए कि उन्होंने उस यात्रा में अपने व्यवहार को बदलने का वादा किया था। यह डेटा संग्रह का मिशन था, और यह सफल रहा।

ग्रीस में, पुर्तगाल से मिली अंतर्दृष्टियों के साथ, उन्होंने आधा पाउंड बढ़ाया। उन्होंने अभी भी सouvलाकी, मूसका, बकलावा खाया, और हर रात शराब पी। उन्होंने बस उन दो या तीन दिनों को नियंत्रित किया जो अन्यथा ओवरईटिंग वाले दिन होते।

जापान में, उन्होंने वास्तव में एक पाउंड खो दिया। जापानी भोजन कैलोरी घनत्व में कम होता है, और Nutrola से मिली जागरूकता ने उन्हें यह पहचानने में मदद की कि उन्हें भोजन का आनंद लेने के लिए ओवरईटिंग करने की आवश्यकता नहीं थी। उन्होंने रेमन, सुशी, टेम्पुरा, याकिटोरी, और मैच डेसर्ट खाए। वह हर जगह चलीं। हल्के भोजन और जागरूकता के संयोजन ने संतुलन को झुका दिया।

कोस्टा रिका में, उन्होंने आधा पाउंड बढ़ाया। समुद्र तट के दिन में उष्णकटिबंधीय कॉकटेल और चावल-और-बीन्स से भरे भोजन ने उन्हें थोड़ी ऊपर रख दिया, लेकिन पुराने पैटर्न के करीब नहीं।

चार छुट्टियों में कुल वजन परिवर्तन: 2 पाउंड। पिछले वर्षों में, चार छुट्टियाँ 20 से 30 पाउंड की बढ़ोतरी और महीनों की रिकवरी आहार का मतलब होती। केट ने इन यात्राओं में से किसी से भी रिकवरी के लिए शून्य दिन बिताए। वह घर लौटीं और सामान्य रूप से खाना जारी रखा क्योंकि कुछ भी ठीक करने के लिए नहीं था।

Nutrola की AI ने अंतरराष्ट्रीय खाद्य पदार्थों को कैसे संभाला

केट की प्रारंभिक चिंताओं में से एक यह थी कि क्या एक AI कैलोरी ट्रैकर उन विभिन्न अंतरराष्ट्रीय व्यंजनों को संभाल सकता है जो उन्होंने देखे। घर पर, वह अपेक्षाकृत मानक अमेरिकी भोजन खा रही थीं। छुट्टी पर, वह ऐसे व्यंजन खा रही थीं जो किसी भी मुख्यधारा के खाद्य डेटाबेस में नहीं दिखाई दे सकते थे।

Nutrola की AI खाद्य पहचान ने उनकी अपेक्षाओं से अधिक किया। इसने पुर्तगाल में पास्टेल डे नाटा, ग्रीस में सouvलाकी रैप, जापान में रेमन बाउल, और कोस्टा रिका में गैलो पिंटो की पहचान की। इसने क्षेत्रीय तैयारियों को पहचाना और अनुमान को समायोजित किया। सेंटोरिनी में ग्रिल्ड ऑक्टोपस की एक फोटो को केवल "ऑक्टोपस" के रूप में लॉग नहीं किया गया, बल्कि इसके हिस्से के आकार, तैयारी के तरीके और संभावित तेल सामग्री के लिए विश्लेषण किया गया।

वॉयस लॉगिंग फीचर ने भी त्वरित नाश्ते के लिए उपयोगी साबित हुआ जो तस्वीरों में नहीं आ सकते थे। ओसाका में एक रात के बाजार में चलते हुए, केट अपने फोन में कह सकती थीं "दो टकोयाकी बॉल और एक छोटा असाही बियर" और चलते रह सकती थीं। Nutrola की प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण ने वस्तुओं को पार्स किया और सेकंड में अनुमान लौटाए।

यह अंतरराष्ट्रीय सटीकता महत्वपूर्ण थी। इसके बिना, केट को वही लॉगिंग कठिनाई का सामना करना पड़ता जो हर पिछले ट्रैकिंग प्रयास को छुट्टी पर विफल कर देती थी। इसके साथ, ट्रैकिंग किसी भी देश में या किसी भी भाषा में मेनू लिखे जाने के बावजूद सहज महसूस हुआ।

मुख्य अंतर्दृष्टि

केट की कहानी एक सिद्धांत पर आधारित है: आपको छुट्टी पर आहार करने की आवश्यकता नहीं है। आपको बस जागरूक रहना है। और सही उपकरण के साथ, जागरूकता हर भोजन में तीन सेकंड लेती है।

छुट्टी के वजन बढ़ने का चक्र "खुद का आनंद लेने" के कारण नहीं होता। यह कुछ ओवरईटिंग वाले दिनों के कारण होता है जहाँ सेवन अनुभव की आवश्यकता से बहुत अधिक हो जाता है। अधिकांश छुट्टी के दिन रखरखाव से थोड़ा अधिक खाने में शामिल होते हैं। नुकसान उन अपवादों से आता है, और अपवादों को बिना किसी आनंद का त्याग किए नियंत्रित किया जा सकता है।

केट अब भी पेरिस में क्रोइसेंट खाती हैं। वह अब भी रोम में पास्ता ऑर्डर करती हैं। वह अब भी समुद्र तट के रेस्तरां में शराब पीती हैं और रात के बाजारों में स्ट्रीट फूड का स्वाद लेती हैं। अंतर यह है कि अब उनके हर यात्रा में जागरूकता का एक निरंतर धागा है, और वह धागा हर भोजन में तीन सेकंड का खर्च करता है।

आठ वर्षों में 22 पाउंड का धीरे-धीरे बढ़ना। एक वर्ष में चार छुट्टियों में 2 पाउंड। गणित खुद के लिए बोलता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या Nutrola यात्रा करते समय अंतरराष्ट्रीय और स्ट्रीट फूड से कैलोरी ट्रैक कर सकता है?

हाँ। Nutrola की AI खाद्य पहचान दर्जनों देशों के व्यंजनों पर प्रशिक्षित है, जिसमें क्षेत्रीय व्यंजन, स्ट्रीट फूड, और स्थानीय तैयारियाँ शामिल हैं। जब आप विदेश में एक भोजन की फोटो लेते हैं, Nutrola व्यक्तिगत घटकों की पहचान करता है, दृश्य संकेतों से हिस्से के आकार का अनुमान लगाता है, और पूरी कैलोरी और मैक्रो ब्रेकडाउन लौटाता है। केट ने पुर्तगाली, ग्रीक, जापानी, और कोस्टा रिका के व्यंजनों में Nutrola का सफलतापूर्वक उपयोग किया बिना किसी ऐसे भोजन का सामना किए जिसे AI पहचान नहीं कर सका।

Nutrola बिना आहार की आवश्यकता के छुट्टी के वजन बढ़ने को कैसे रोकता है?

Nutrola जागरूकता के माध्यम से छुट्टी के वजन बढ़ने को रोकता है, न कि प्रतिबंध के माध्यम से। प्रत्येक भोजन की फोटो लेकर, आप अपने दैनिक सेवन का एक स्पष्ट चित्र बनाए रखते हैं बिना जो आप खाते हैं उसे बदले। डेटा आपको उन ओवरईटिंग वाले दिनों की पहचान करने में मदद करता है जहाँ सेवन वास्तव में आपकी आवश्यकता या आनंद से बहुत अधिक होता है, और भविष्य की यात्राओं पर स्वाभाविक रूप से उन अपवादों वाले दिनों को नियंत्रित करता है। केट ने पाया कि उनके अधिकांश छुट्टी के दिन केवल रखरखाव से थोड़ा अधिक थे और असली नुकसान यात्रा के दौरान दो या तीन चरम दिनों से आया।

क्या Nutrola छुट्टी पर उपयोग करने के लिए व्यावहारिक है बिना अनुभव को बर्बाद किए?

Nutrola की फोटो लॉगिंग प्रत्येक भोजन में लगभग तीन सेकंड लेती है, जो अधिकांश यात्रियों द्वारा भोजन की फोटो लेने में पहले से ही खर्च किए गए समय के समान है। इसमें कोई डेटाबेस खोज, कोई हिस्से के आकार का अनुमान, और कोई मैनुअल टेक्स्ट प्रविष्टि नहीं है। केट ने इस प्रक्रिया का वर्णन इंस्टाग्राम फोटो लेने से अलग नहीं किया। आप फोटो लेते हैं, अपना फोन रख देते हैं, और अपने भोजन का आनंद लेते हैं।

Nutrola की AI विदेश में रेस्तरां के भोजन में कैलोरी का अनुमान लगाने में कितनी सटीक है?

Nutrola की AI दृश्य संकेतों का विश्लेषण करती है जिसमें प्लेट का आकार, भोजन की गहराई, सामग्री की घनत्व, और तैयारी के तरीके शामिल हैं ताकि एक ही फोटो से कैलोरी और मैक्रोज़ का अनुमान लगाया जा सके। रेस्तरां के भोजन के लिए, यह छिपी हुई कैलोरी जोड़ने वाले खाना पकाने के तेल, सॉस, और तैयारी की तकनीकों को ध्यान में रखता है। जबकि कोई भी फोटो-आधारित अनुमान अंतिम कैलोरी के लिए सही नहीं होता, Nutrola ऐसे अनुमान प्रदान करता है जो महत्वपूर्ण पैटर्न को प्रकट करने के लिए पर्याप्त सटीक होते हैं, जैसे 2,800 कैलोरी के दिन और 5,200 कैलोरी के दिन के बीच का अंतर, जो छुट्टी के खाने को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए आवश्यक स्तर का समाधान है।

क्या Nutrola विदेशी भाषा में मेनू होने पर खाद्य पदार्थों को पहचान सकता है?

हाँ। Nutrola की AI फोटो से खाद्य पदार्थों को दृश्य रूप से पहचानती है, इसलिए मेनू की भाषा अप्रासंगिक है। चाहे आप पुर्तगाली, ग्रीक, जापानी, या स्पेनिश में लेबल किया गया व्यंजन खा रहे हों, Nutrola छवि से भोजन की पहचान करता है। जो वस्तुएँ आसानी से फोटो में नहीं आ सकतीं, जैसे चलते-फिरते खाए जाने वाले त्वरित नाश्ते, के लिए Nutrola की वॉयस लॉगिंग स्थानीय रूप से भोजन के नाम की परवाह किए बिना अंग्रेजी में विवरण स्वीकार करती है। केट ने रात के बाजारों में स्ट्रीट फूड आइटम का वर्णन करने के लिए वॉयस लॉगिंग का उपयोग किया और सेकंड के भीतर सटीक अनुमान प्राप्त किए।

क्या Nutrola यात्रा करते समय भोजन को ट्रैक करने के लिए MyFitnessPal या Lose It से बेहतर काम करता है?

यात्रा-विशिष्ट उपयोग के लिए, Nutrola की फोटो-आधारित लॉगिंग टेक्स्ट-सर्च-आधारित ऐप्स जैसे MyFitnessPal और Lose It की तुलना में महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करती है। पारंपरिक ट्रैकिंग ऐप्स को आपको प्रत्येक खाद्य पदार्थ को डेटाबेस में खोजने की आवश्यकता होती है, जो स्थानीय विक्रेताओं से अपरिचित अंतरराष्ट्रीय व्यंजन खाने के समय कठिन या असंभव होता है। केट ने पिछले छुट्टियों पर MyFitnessPal और Lose It दोनों को आजमाया और मैनुअल खोज की कठिनाई के कारण कुछ ही दिनों में ट्रैकिंग छोड़ दी। Nutrola की AI फोटो पहचान ने पूरी तरह से उस कठिनाई को समाप्त कर दिया, जिससे उन्हें चार अंतरराष्ट्रीय छुट्टियों में हर भोजन को लॉग करने की अनुमति मिली बिना कभी भी डेटाबेस खोजने या ड्रॉपडाउन मेनू से अनुमान लगाने के।