रयान की कहानी: एक बिजनेस ट्रैवलर ने होटलों में रहकर वजन कैसे घटाया

रयान 37 साल का है और एक बड़ी चार्टर्ड फर्म में प्रबंधन सलाहकार के रूप में काम करता है। वह साल में 200 से अधिक रातें होटलों में बिताता है। उसका ऑफिस एयरपोर्ट लाउंज, कॉन्फ्रेंस रूम और रेंटल कारों का एक सिलसिला है। हर नाश्ता एक होटल के बुफे से होता है। हर लंच मीटिंग के बीच में जल्दी से लिया गया होता है। हर डिनर एक क्लाइंट के साथ रेस्टोरेंट में होता है, जहां वह खुद खाना नहीं बनाता।

इस जीवनशैली के तीन साल बाद, रयान ने 28 पाउंड वजन बढ़ा लिया था। उसे पता था कि यह कैसे हुआ, एक-expensed स्टेक डिनर के बाद, लेकिन उसे इसे वापस कम करने का कोई तरीका नहीं पता था।

सड़क पर पारंपरिक ट्रैकिंग की समस्या

रयान कैलोरी गिनने में नया नहीं था। उसने सालों तक MyFitnessPal का उपयोग किया था। यह ठीक काम करता था जब वह घर पर होता और अपने खाने को बनाता। एक चिकन ब्रेस्ट, एक चिकन ब्रेस्ट होता है। आप इसे तौलते हैं, लॉग करते हैं, और आगे बढ़ जाते हैं।

लेकिन सड़क का जीवन एक अलग मामला था। फ्रैंकफर्ट में होटल के नाश्ते के बुफे पर पोषण लेबल नहीं होता। डलास में एक स्टेकहाउस में क्लाइंट डिनर में वह मक्खन नहीं लिखा होता, जिससे रिबे की ग्रेवी बनाई जाती है। एयरपोर्ट टर्मिनल में एक सलाद, जो एक क्षेत्रीय चेन से हो, शायद पारंपरिक खाद्य डेटाबेस में भी मौजूद नहीं होता।

रयान ने पाया कि उसे हर भोजन के लिए MyFitnessPal के डेटाबेस में लगभग मिलान खोजने में पांच या छह मिनट लगते थे। आधे समय, प्रविष्टियाँ उपयोगकर्ता द्वारा सबमिट की गई होती थीं और बहुत गलत होती थीं। दूसरे आधे में, वह एक ड्रॉपडाउन मेनू से भागों के आकार का अनुमान लगा रहा होता था, जिसका उसके प्लेट पर वास्तव में क्या था, से कोई संबंध नहीं था। कुछ हफ्तों के बाद, उसने लॉगिंग पूरी तरह से बंद कर दी। वजन बढ़ता रहा।

उसने Lose It का एक छोटा सा प्रयास किया और वही मुख्य समस्या का सामना किया: जब आपके पास अपने खाने पर कोई नियंत्रण नहीं होता और उसे जांचने का समय नहीं होता, तो मैनुअल टेक्स्ट-आधारित लॉगिंग काम नहीं करती। उसने Cronometer पर भी नजर डाली, जिसे उसने उसके माइक्रोन्यूट्रिएंट डेटा के लिए सराहा, लेकिन लॉगिंग की प्रक्रिया और भी धीमी थी। इनमें से कोई भी ऐप उस व्यक्ति के लिए नहीं बना था, जिसकी पूरी डाइट दूसरों द्वारा तैयार किए गए खाने पर निर्भर थी।

वह क्षण जब सब कुछ बदल गया

जनवरी में, रयान अटलांटा हार्ट्सफील्ड में डेल्टा स्काई क्लब में बैठा था, एक प्लेट पास्ता खा रहा था, जिसे उसने शायद 800 कैलोरी का अनुमान लगाया था लेकिन इसे साबित नहीं कर सकता था, जब उसके सामने बैठे एक सहकर्मी ने अपना फोन निकाला, अपने खाने की फोटो ली, और फोन रख दिया।

"यह क्या था?" रयान ने पूछा।

"Nutrola," सहकर्मी ने कहा। "यह फोटो से भोजन लॉग करता है। इसमें लगभग पांच सेकंड लगते हैं।"

रयान ने उस रात अपने होटल के कमरे में Nutrola डाउनलोड किया।

पहला सप्ताह: होटल बुफे की खोज

अगली सुबह, रयान हमेशा की तरह मैरियट के नाश्ते के बुफे की ओर बढ़ा: scrambled eggs, दो स्लाइस बेकन, एक टुकड़ा टोस्ट, कुछ फल, और कॉफी। इस बार, खाने से पहले, उसने Nutrola खोला और अपनी प्लेट की फोटो ली।

कुछ ही सेकंड में, Nutrola की AI ने हर आइटम की पहचान की, प्लेट के आकार के आधार पर भागों के आकार का अनुमान लगाया, और एक पूरा मैक्रो ब्रेकडाउन लौटाया। scrambled eggs मक्खन के साथ बने थे और उसकी अपेक्षा से अधिक वसा में थे। "दो स्लाइस" बेकन मोटे कट के थे और लगभग 180 कैलोरी के करीब थे, जबकि उसने 80 का अनुमान लगाया था। फल का कटोरा ही एकमात्र ऐसा था जो उसके मानसिक अनुमान से मेल खाता था।

उस एक नाश्ते ने रयान को कुछ सिखाया जो उसने तीन साल से खोया हुआ था: उसे वास्तव में क्या खाना खा रहा है, इसका कोई अंदाजा नहीं था। न कि वह पोषण के बारे में अनजान था, बल्कि इसलिए कि रेस्टोरेंट और होटल का खाना घर के बने खाने से मौलिक रूप से अलग होता है, और उसका मानसिक मॉडल गलत माहौल के लिए कैलिब्रेटेड था।

Nutrola का उपयोग करने के पहले सप्ताह के अंत तक, उसने बिना एक बार भी खाद्य नाम टाइप किए 21 भोजन लॉग किए। हर एक भोजन एक फोटो, एक वॉयस नोट, या दोनों के साथ कैप्चर किया गया था।

क्लाइंट डिनर की समस्या (हल)

किसी भी बिजनेस ट्रैवलर के लिए सबसे कठिन भोजन को ट्रैक करना क्लाइंट डिनर होता है। आप वहां एक रिश्ते को बनाने, एक डील को क्लोज करने, या एक प्रोजेक्ट की डिब्रीफिंग करने के लिए होते हैं। खाने का तराजू निकालना स्पष्ट रूप से कोई विकल्प नहीं है। डेटाबेस में दो मिनट स्क्रॉल करना भी अजीब लगता है।

रयान ने Nutrola के साथ एक सरल रूटीन विकसित किया। जब खाना आया, तो वह उसी तरह एक त्वरित फोटो लेता जैसे कोई भी सोशल मीडिया के लिए एक अच्छे दिखने वाले व्यंजन की फोटो लेता। किसी ने सवाल नहीं किया। किसी ने भी नोटिस नहीं किया। फिर वह अपना फोन नीचे रखता और बातचीत पर ध्यान केंद्रित करता।

Nutrola की AI बाकी का काम संभाल लेती। यह शिकागो में एक स्टेकहाउस में 12-औंस न्यूयॉर्क स्ट्रिप की पहचान करती। यह टोक्यो में एक बिजनेस डिनर में साशिमी प्लेटों की पहचान करती। यह लंदन में एक इंग्लिश पब के भोजन को पार्स करती, मछली को चिप्स और मशी हुई मटर से अलग करती और फ्राई के तेल की मात्रा का अनुमान लगाती। यह सैन फ्रांसिस्को में एक मल्टी-कोर्स टेस्टिंग मेनू को भी संभालती, जिससे रयान हर कोर्स की फोटो ले सकता था जैसे ही वह आता।

Nutrola की AI कोचिंग फीचर ने भी रयान को बेहतर विकल्प बनाने में मदद की बिना ध्यान खींचे। एक डिनर से पहले, वह रेस्टोरेंट मेनू की जांच करता और AI कोच से सुझाव मांगता। "आपके पास आज 800 कैलोरी बची हैं। एक स्टेकहाउस में, रिबे के बजाय फाइल मिग्नन पर विचार करें, जिससे लगभग 300 कैलोरी बचती हैं, और लोडेड बेक्ड आलू के बजाय सब्जी का साइड मांगें।" इस तरह की विशिष्ट, संदर्भ-जानकारी वाली मार्गदर्शन ने रयान को क्लाइंट डिनर्स में पूरी तरह से भाग लेने की अनुमति दी जबकि वह चुपचाप ट्रैक पर बना रहा।

उड़ानों के बीच वॉयस लॉगिंग

हर भोजन फोटो लेने के लिए उपयुक्त नहीं होता। कभी-कभी रयान एक समाचार स्टैंड से सैंडविच लेता और बोर्डिंग के दौरान खाता है। अन्य बार, वह स्लाइड्स की समीक्षा करते समय अपने ब्रीफकेस से बादाम का एक मुट्ठी खाता है। इन क्षणों के लिए, उसने Nutrola की वॉयस लॉगिंग का उपयोग किया।

जेट ब्रिज पर चलते हुए, वह अपना फोन उठाता और कहता, "टर्की और स्विस सैंडविच सॉरडौ में, लगभग छह इंच, और एक मीडियम ब्लैक कॉफी।" Nutrola की प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण इसे व्यक्तिगत आइटम में तोड़ देती और उसकी सीट तक पहुंचने से पहले कैलोरी का अनुमान लौटाती।

इस फोटो लॉगिंग और वॉयस लॉगिंग का संयोजन ने रयान को दस सेकंड से कम समय में हर भोजन को ट्रैक करने की अनुमति दी, चाहे वह किसी भी संदर्भ में हो। कोई खोज नहीं। कोई स्क्रॉलिंग नहीं। कोई ड्रॉपडाउन से अनुमान नहीं।

अंतरराष्ट्रीय खाद्य चुनौती

रयान ने जो सबसे आश्चर्यजनक क्षमता पाई, वह थी Nutrola की विभिन्न संस्कृतियों और देशों में खाद्य पदार्थों की पहचान करने की क्षमता। उसकी यात्रा केवल संयुक्त राज्य अमेरिका तक सीमित नहीं थी। एक सामान्य महीने में, वह चार या पांच देशों में खा सकता था।

Nutrola का सत्यापित खाद्य डेटाबेस अंतरराष्ट्रीय रेस्टोरेंट चेन और दर्जनों देशों के क्षेत्रीय व्यंजनों को शामिल करता है। जब रयान ने ओसाका में एक बिजनेस लंच के दौरान एक कटोरी रामेन की फोटो ली, तो AI ने केवल "नूडल सूप" की पहचान नहीं की। इसने शैली को पहचाना, शोरबा के आधार का अनुमान लगाया, चाशु पोर्क स्लाइस की पहचान की, और नरम उबले अंडे को भी शामिल किया। जब उसने मैनचेस्टर में एक फुल इंग्लिश नाश्ते की फोटो ली, तो इसने बीन्स, टोस्ट, सॉसेज, और ग्रिल्ड टमाटर को व्यक्तिगत लाइन आइटम में अलग कर दिया।

यह अंतरराष्ट्रीय सटीकता कुछ ऐसा था जो रयान ने अन्य ट्रैकिंग ऐप्स के साथ कभी अनुभव नहीं किया था। MyFitnessPal का उपयोगकर्ता द्वारा सबमिट किया गया डेटाबेस प्रमुख अमेरिकी चेन रेस्टोरेंट के बाहर विश्वसनीय नहीं था। Nutrola का सत्यापित और AI-संवर्धित डेटाबेस ने उसे आत्मविश्वास दिया कि आंकड़े कहीं भी खाने के दौरान कुछ मायने रखते हैं।

परिणाम: छह महीनों में 28 पाउंड

रयान ने किसी विशेष डाइट का पालन नहीं किया। उसने कार्ब्स नहीं काटे। उसने कीटो नहीं किया। उसने इंटरमिटेंट फास्टिंग नहीं की। उसने बस Nutrola के साथ जो खाया उसे ट्रैक किया, डेटा पर ध्यान दिया, और धीरे-धीरे समायोजन किए।

पहले महीने में, केवल अपने वास्तविक सेवन को देखने की क्रिया ने उसके व्यवहार को बदल दिया। उसने होटल के रेस्टोरेंट में ब्रेडेड विकल्प के बजाय ग्रिल्ड चिकन चुनना शुरू किया। उसने साइड में ड्रेसिंग मांगना शुरू किया। उसने क्लाइंट डिनर्स में दूसरे ग्लास वाइन के बजाय स्पार्कलिंग वॉटर का चयन किया। इनमें से कोई भी बदलाव बलिदान जैसा महसूस नहीं हुआ क्योंकि वे वास्तविक डेटा द्वारा सूचित थे, न कि मनमाने डाइट नियमों से।

तीसरे महीने तक, रयान ने 14 पाउंड घटा लिए। उसके Nutrola डैशबोर्ड ने उसे स्पष्ट पैटर्न दिखाए: क्लाइंट डिनर्स लगातार उसके सबसे उच्च-कैलोरी भोजन थे, एयरपोर्ट के दिन आमतौर पर कम खाने के दिन होते थे क्योंकि वह जल्दी में होता था, और होटल के नाश्ते के बुफे एक छिपा हुआ खतरा थे जहां वह नियमित रूप से 900 या उससे अधिक कैलोरी बिना realizing के खा जाता था।

छठे महीने तक, उसने सभी 28 पाउंड घटा लिए। उसकी औसत दैनिक सेवन लगभग 3,100 कैलोरी से घटकर 2,200 कैलोरी हो गई, जो एक स्थायी कमी थी जिसने उसे कभी भी एक भोजन छोड़ने, डिनर निमंत्रण को अस्वीकार करने, या "वह आदमी" बनने की आवश्यकता नहीं थी जो डाइट पर है।

मुख्य अंतर्दृष्टि

रयान की कहानी एक सिद्धांत को दर्शाती है जो बिजनेस यात्रा से कहीं आगे लागू होता है: वजन घटाने के लिए आपको अपने खाने पर नियंत्रण रखने की आवश्यकता नहीं है। आपको अपने खाने को समझने की आवश्यकता है।

अधिकांश डाइट सलाह मानती है कि आप घर पर खाना बना रहे हैं, अपने स्वयं के सामग्री का चयन कर रहे हैं, और अपने भागों को माप रहे हैं। यह धारणा उन लाखों लोगों को बाहर करती है जिनका जीवन रेस्टोरेंट, होटलों और एयरपोर्ट के चारों ओर बना है। Nutrola पहला उपकरण था जिसने रयान को वहां पर पहुंचाया जहां वह वास्तव में रहता है, बिजनेस यात्रा की वास्तविक दुनिया में, और उसे बेहतर निर्णय लेने के लिए आवश्यक डेटा दिया बिना उसकी जीवनशैली को बदले।

वह अभी भी क्लाइंट के साथ स्टेकहाउस में खाता है। वह अभी भी होटल के नाश्ते के बुफे में जाता है। वह अभी भी एयरपोर्ट पर खाना लेता है। फर्क यह है कि अब वह जानता है कि उन भोजन की कीमत उसे कितनी है, और वह उसके अनुसार समायोजन करता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या Nutrola होटल बुफे के खाने को सटीकता से ट्रैक कर सकता है?

हाँ। Nutrola की AI फोटो पहचान आपकी प्लेट का विश्लेषण करती है और दृश्य संकेतों जैसे प्लेट का आकार, खाद्य गहराई, और सामग्री की घनत्व के आधार पर भागों का अनुमान लगाती है। होटल बुफे के भोजन के लिए जहां आप कई स्टेशनों से चयन कर रहे हैं, आप अपनी प्लेट की फोटो ले सकते हैं और Nutrola प्रत्येक आइटम की पहचान और लॉग करेगा।

Nutrola बिना अजीब हुए बिजनेस डिनर ट्रैकिंग कैसे करता है?

Nutrola की फोटो लॉगिंग ठीक उसी तरह काम करती है जैसे आप अपने खाने की एक आकस्मिक फोटो लेते हैं, जो किसी भी रेस्टोरेंट सेटिंग में सामाजिक रूप से सामान्य है। जब आपकी प्लेट आती है, तो आप एक त्वरित तस्वीर लेते हैं, फिर अपना फोन रख देते हैं। AI छवि को प्रोसेस करता है और बैकग्राउंड में भोजन को लॉग करता है। डेटाबेस में स्क्रॉल करने या टेबल पर भागों को मापने की कोई आवश्यकता नहीं है।

क्या Nutrola अंतरराष्ट्रीय रेस्टोरेंट के खाने को पहचानता है?

Nutrola का सत्यापित खाद्य डेटाबेस अंतरराष्ट्रीय व्यंजनों और दर्जनों देशों के रेस्टोरेंट चेन को कवर करता है। AI को जापानी से ब्रिटिश और लैटिन अमेरिकी तक के व्यंजन शैलियों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया गया है, जो क्षेत्र-उपयुक्त खाना पकाने के तरीकों और सामग्री की प्रोफाइल का अनुमान लगाता है। यह Nutrola को विशेष रूप से अंतरराष्ट्रीय बिजनेस ट्रैवलर्स के लिए प्रभावी बनाता है।

क्या Nutrola रेस्टोरेंट के भोजन के लिए MyFitnessPal से बेहतर है?

विशेष रूप से रेस्टोरेंट और यात्रा के भोजन के लिए, Nutrola एक महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है। जबकि MyFitnessPal मुख्य रूप से उपयोगकर्ता द्वारा सबमिट किए गए डेटाबेस के माध्यम से टेक्स्ट खोज पर निर्भर करता है, Nutrola AI फोटो पहचान का उपयोग करके यह अनुमान लगाता है कि वास्तव में आपकी प्लेट पर क्या है। यह अनुमान लगाने के काम को समाप्त करता है कि डेटाबेस में मिलान खोजने और ड्रॉपडाउन मेनू से भागों का अनुमान लगाने की आवश्यकता है, जो मुख्य समस्या है जो यात्रियों को ट्रैकिंग छोड़ने के लिए मजबूर करती है।

क्या Nutrola की वॉयस लॉगिंग शोर वाले एयरपोर्ट वातावरण में काम कर सकती है?

Nutrola की वॉयस लॉगिंग उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करती है जो सामान्य एयरपोर्ट और यात्रा के वातावरण में अच्छी तरह से काम करती है। आप स्वाभाविक रूप से बोल सकते हैं, अपने भोजन का वर्णन साधारण भाषा में कर सकते हैं, और AI विवरण को व्यक्तिगत खाद्य आइटम में तोड़ देगा, कैलोरी और मैक्रो अनुमान के साथ। कई उपयोगकर्ताओं को सरल भोजन और स्नैक्स के लिए वॉयस लॉगिंग फोटो लॉगिंग से तेज लगती है।

Nutrola की AI कोचिंग बिजनेस यात्रा के पोषण में कैसे मदद करती है?

Nutrola की AI कोचिंग आपके दिन के लिए शेष कैलोरी और मैक्रो बजट के आधार पर संदर्भ-जानकारी वाले भोजन के सुझाव प्रदान करती है। एक क्लाइंट डिनर से पहले, आप विशिष्ट रेस्टोरेंट प्रकारों के लिए सिफारिशों की जांच कर सकते हैं, जिससे आपको बिना मेनू का अध्ययन किए सूचित विकल्प बनाने में मदद मिलती है। कोचिंग समय के साथ आपके पैटर्न के अनुसार अनुकूलित होती है, यह सीखते हुए कि आप बुफे में अधिक खाने की प्रवृत्ति रखते हैं या भारी यात्रा के दिनों में कम खाते हैं, और इसके अनुसार मार्गदर्शन को समायोजित करती है।

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रयान का परिवर्तन साबित करता है कि सड़क एक बाधा नहीं होनी चाहिए। सही ट्रैकिंग टूल के साथ, यह केवल एक और जगह है जहां आप अच्छे से खा सकते हैं। Nutrola आज डाउनलोड करें और अपने पोषण पर नियंत्रण पाएं, चाहे आपका काम आपको कहीं भी ले जाए।