Відстеження калорій з порушеннями зору: як штучний інтелект і голосові технології роблять це можливим

Маркус — 42-річний адміністратор бази даних, який з раннього віку страждає на прогресуюче зниження зору через пігментний ретиніт. Він може сприймати світло та форми, але читати дрібний текст на екрані без значних допоміжних технологій йому важко. Протягом багатьох років він хотів відстежувати свої калорії. Його лікар і дієтолог рекомендували це. Він намагався — дійсно намагався — принаймні з чотирма різними додатками протягом шести років. Кожен з них виявився для нього невдалим вже через тиждень.

"Іронія не втрачається на мені," — сказав Маркус. "Я людина, яка працює з даними цілий день. Я люблю числа. Я люблю шаблони. Відстеження калорій має бути моїм хобі. Але кожен додаток, який я спробував, був створений так, ніби єдині люди, які їдять їжу, — це ті, хто має ідеальний зір."

Маркус далеко не одинокий. За даними Всесвітньої організації охорони здоров'я, принаймні 2,2 мільярда людей у світі мають порушення зору. У Сполучених Штатах близько 12 мільйонів людей віком від 40 років і старше мають якусь форму порушення зору, включаючи 1 мільйон, які є сліпими. Це не маленькі цифри. І все ж, індустрія відстеження калорій історично розглядала доступність як другорядну — якщо її взагалі враховували.

Ця стаття розглядає конкретні бар'єри, які традиційні додатки для відстеження калорій створюють для людей з порушеннями зору, як новітні технології, такі як розпізнавання зображень на основі AI та голосовий ввід змінюють можливості, а також як виглядає досвід використання Nutrola для таких людей, як Маркус. Ми будемо чесними щодо того, що працює, що ще потребує вдосконалення, і що індустрія повинна зробити далі.

Бар'єри: Чому традиційне відстеження калорій не підходить для людей з порушеннями зору

Щоб зрозуміти проблему, потрібно усвідомити, що відстеження калорій насправді вимагає від користувача. Це не одноразова дія. Це ланцюг точних, візуально інтенсивних мікрозавдань, які виконуються кілька разів на день, щодня. Для користувача з нормальним зором кожен крок є незначним. Для користувача з обмеженим зором або сліпого кожен крок може стати стіною.

Дрібний текст і щільні інтерфейси

Більшість додатків для відстеження калорій відображають величезну кількість числових даних на одному екрані. Щоденні підсумки калорій, розподіл макронутрієнтів, підсумки по кожному прийому їжі, графіки прогресу, відсоткові індикатори, порівняння цілей. Ця інформація зазвичай представлена дрібним шрифтом з тонкими лініями, часто в комбінаціях кольорів з низьким контрастом — наприклад, світло-сірий на білому або зелений текст на трохи іншому відтінку зеленого фону.

Для користувача, який покладається на збільшення екрану, навігація таким інтерфейсом означає постійне прокручування екрана, втрачаючи просторовий контекст з кожним свайпом. Архітектура інформації передбачає, що ви можете бачити всю панель управління одним поглядом. Коли ви можете бачити лише фрагмент, ментальна модель руйнується.

Для користувача, який використовує екранний читач, такий як VoiceOver або TalkBack, проблема інша, але не менш серйозна. Багато додатків для відстеження калорій використовують нестандартні елементи інтерфейсу — кругові графіки прогресу, анімовані кільця, повзунки для налаштування — які не мають належних доступних міток. Екранний читач стикається з графіком прогресу і оголошує "зображення" або, що ще гірше, нічого. Користувач чує тишу, де має бути його загальна кількість калорій.

Проблема пошуку та вибору

Ручне введення їжі в традиційному додатку вимагає пошуку в базі даних. Ви вводите "куряча грудинка", і додаток повертає список результатів: "Куряча грудинка, гриль, без шкіри, 4 унції" і "Куряча грудинка, запечена, зі шкірою, 100 г" і "Куряча грудинка, панірована, заморожена, Tyson" та ще п'ятнадцять варіацій. Кожен запис відрізняється способом приготування, брендом і розміром порції. Вибір правильного варіанту вимагає читання та порівняння кількох рядків дрібного тексту.

Для користувача екранного читача це означає слухати, як кожен результат читається вголос, послідовно, утримуючи відмінності в робочій пам'яті та переміщаючись вперед-назад для порівняння. Те, що займає у користувача з нормальним зором чотири секунди, може зайняти у користувача екранного читача дві хвилини. Помножте це на кожен продукт у кожному прийомі їжі, щодня, і когнітивне навантаження стає непосильним.

Сканування штрих-кодів: хибна обіцянка простоти

Багато додатків рекламують сканування штрих-кодів як найпростіший метод введення. Наведіть телефон на штрих-код, і їжа буде зареєстрована миттєво. Просто, так?

Не якщо ви не бачите штрих-код.

Сканування штрих-кодів вимагає точної візуальної вирівнювальної. Користувач повинен знайти штрих-код на упаковці, розташувати камеру телефону так, щоб штрих-код потрапив у певну область видошукача, утримувати телефон нерухомо і чекати, поки сканування зареєструється. Більшість додатків не надають звукового або тактильного зворотного зв'язку під час цього процесу. Немає тону, який підвищується, коли ви наближаєтеся до вирівнювання. Немає вібрації, коли штрих-код потрапляє в кадр. Користувачеві потрібно дивитися на екран і бачити, чи правильно вирівняно штрих-код.

Для когось з обмеженим зором це іноді можна зробити з зусиллям і терпінням. Для когось, хто є сліпим, це фактично не працює без допомоги людини з нормальним зором.

Оцінка розміру порції

Навіть після вибору продукту користувачі повинні вказати кількість. Традиційні додатки представляють це у вигляді текстового поля або колеса вибору — "1 чашка", "4 унції", "1 середнє". Ці елементи управління часто погано позначені для екранних читачів. Колеса вибору, зокрема, відомі своєю складністю використання з VoiceOver, оскільки кожен крок прокручування повинен бути оголошений перед тим, як користувач зможе вирішити, чи продовжувати прокручувати.

Більш фундаментально, сама оцінка порції часто залежить від візуального порівняння. "Це середя яблуко чи велике?" "Це виглядає як одна чашка рису чи півтора?" Користувачі з нормальним зором вже стикаються з труднощами в цих оцінках. Для користувачів з обмеженим або відсутнім зором оцінка ще більш невизначена, а додатки не надають альтернативного методу.

Кумулятивний ефект

Жоден з цих бар'єрів сам по собі не є непереборним, якщо є достатньо терпіння та рішучості. Але відстеження калорій — це не одноразове завдання. Це щоденна звичка, яку потрібно повторювати на кожному прийомі їжі. Кумулятивне тертя дрібного тексту, складної навігації, недоступних елементів управління та візуально залежних методів введення означає, що навіть найбільш мотивований користувач з порушеннями зору врешті-решт відмовляється від процесу. Не тому, що їм не важливо їхнє харчування, а тому, що інструменти не були створені для них.

Маркус описав досвід прямо: "Це було як намагатися прочитати підручник, надрукований мовою, яку я майже, але не зовсім розумію. Я міг отримати фрагменти. Але зусилля, необхідні для того, щоб отримати повну картину, були настільки виснажливими, що це не варто було. Тож я зупинився. А потім відчув провину за те, що зупинився, що є своєю власною шкодою."

Як штучний інтелект змінює ситуацію

Поява технологій розпізнавання їжі на основі штучного інтелекту представляє найбільший стрибок у доступності відстеження калорій з моменту винаходу самого смартфона. Принцип простий: замість того, щоб шукати в базі даних, читати результати та вибирати правильний запис, ви робите фото своєї їжі. Штучний інтелект ідентифікує, що на тарілці, оцінює розміри порцій і повертає підсумок калорій та макронутрієнтів.

Для користувачів з нормальним зором це зручність. Для людей з порушеннями зору це трансформація.

Чому фотографування працює для людей з обмеженим зором і сліпих

Зробити фото не вимагає точної візуальної вирівнювальної, як сканування штрих-кодів. Їжа на тарілці — це велика ціль. Користувачеві не потрібно вирівнювати маленький штрих-код у прямокутнику видошукача. Їм потрібно навести телефон в загальному напрямку тарілки з відстані приблизно фут над нею. Сучасні моделі штучного інтелекту достатньо надійні, щоб обробляти фотографії, зроблені з недосконалих кутів, за змінного освітлення та без точного кадрування.

Як iOS, так і Android надають функції доступності камери, які оголошують, коли обличчя або об'єкти виявлені в кадрі. Nutrola розширює це, надаючи звукове підтвердження, коли фото їжі було захоплено та обробляється. Користувач чує підтверджувальний тон, за яким слідує оголошення ідентифікації штучним інтелектом: "Визначено: куряча грудинка на грилі, приблизно шість унцій. Коричневий рис, приблизно одна чашка. Приготовані броколі, приблизно одна чашка. Орієнтовна загальна кількість: 520 калорій."

Користувач потім підтверджує, коригує або додає елементи — все через інтерфейс, доступний для екранного читача або, все частіше, через голос.

Роль штучного інтелекту у зменшенні візуальної залежності

Традиційне відстеження калорій покладало тягар інтерпретації даних на очі користувача. Штучний інтелект переносить це навантаження на модель. Роль користувача полягає в наданні вводу — фото — та перегляді виходу — підсумку, який можна отримати вголос. Складний середній етап пошуку, порівняння та вибору обробляється штучним інтелектом.

Це не незначне покращення робочого процесу. Це фундаментальне перепроектування того, де зір потрібен у процесі відстеження. Замість того, щоб зір був необхідний на кожному кроці, він потрібен майже ніде.

Голосовий ввід: другий прорив

Якщо розпізнавання фотографій на основі штучного інтелекту є першим стовпом доступного відстеження калорій, голосовий ввід — це другий.

Голосове введення дозволяє користувачу сказати: "Я їв індичий сендвіч на цільнозерновому хлібі з салатом, помідорами та гірчицею, і маленьке яблуко," і додаток перетворює це речення на структуровані дані про харчування. Ніякого набору тексту. Ніякого пошуку. Ніякої навігації складними меню. Користувач говорить, і додаток перетворює мову на запис харчування.

Для користувачів з порушеннями зору голосове введення усуває найбільш взаємодійно насичену частину процесу відстеження. Воно замінює багатоступеневий візуальний робочий процес одним усним реченням. Додаток потім читає те, що він зрозумів, користувач підтверджує або коригує, і запис зберігається.

Голосове введення Nutrola розроблено для обробки природних, розмовних описів. Користувачі не повинні говорити у певному форматі або використовувати точні терміни бази даних. "Велика чаша пасти з червоним соусом і трохи пармезану зверху" — це дійсний ввід. Штучний інтелект інтерпретує опис, відображає його на дані про харчування та представляє свою оцінку для перегляду.

Голос як інструмент навігації

Окрім ведення харчування, голосова взаємодія також може вирішити бар'єри навігації, про які ми говорили раніше. Замість того, щоб візуально сканувати панель управління, користувач може запитати: "Скільки калорій я спожив сьогодні?" або "Який мій прийом білка цього тижня?" і отримати усну відповідь.

Такий тип розмовної взаємодії з даними про харчування трансформує все відношення між користувачем і додатком. Додаток стає менше візуальним інтерфейсом, який потрібно навігувати, і більше асистентом, з яким можна консультуватися. Для користувача з порушеннями зору це різниця між боротьбою з інструментом і використанням інструмента.

Сумісність з VoiceOver і TalkBack: основа

Функції штучного інтелекту та голосу важливі, але вони базуються на більш фундаментальній вимозі: додаток повинен бути повністю сумісним з екранними читачами, на які покладаються користувачі з порушеннями зору щодня.

На iOS цим екранним читачем є VoiceOver. На Android — TalkBack. Це не необов'язкові функції. Для сліпого користувача це основний спосіб взаємодії з будь-яким додатком на їхньому телефоні.

Повна сумісність з екранним читачем означає:

• Кожен інтерактивний елемент має описову доступну мітку. Кнопка, яка реєструє прийом їжі, оголошується як "Кнопка реєстрації прийому їжі", а не "кнопка" або нічого.
• Кожен інформаційний елемент передає свій зміст. Загальна кількість калорій читається як "1,450 з 2,200 калорій спожито сьогодні", а не "графік прогресу, 66 відсотків" або просто "зображення".
• Порядок навігації логічний і передбачуваний. Проведення пальцем через інтерфейс переміщує елементи в порядку, який має семантичний сенс, а не в довільному порядку, визначеному візуальним макетом.
• Користувацькі елементи управління доступні. Якщо додаток використовує нестандартний повзунок для налаштування розміру порції, цей повзунок працює з жестами VoiceOver і оголошує своє поточне значення та діапазон.
• Зміни стану оголошуються. Коли продукт успішно реєструється, екранний читач оголошує підтвердження. Коли виникає помилка, екранний читач оголошує помилку. Користувач ніколи не залишається в тиші, не знаючи, що сталося.

Nutrola інвестувала в сумісність з екранними читачами як у основну інженерну вимогу, а не як у доповнення після запуску. Кожна нова функція тестується з VoiceOver і TalkBack перед випуском. Доступні мітки є частиною специфікації дизайну, а не доповнюються після завершення візуального дизайну.

Це не означає, що досвід є ідеальним. Це не так. Є недоліки, і ми чесно розглянемо їх пізніше в цій статті. Але основа закладена, і вона підтримується з кожним оновленням.

День з життя Маркуса з Nutrola

Щоб зробити це конкретним, ось як виглядає типовий день для Маркуса — адміністратора бази даних з обмеженим зором, якого ми представили на початку цієї статті. Він використовує Nutrola вже близько чотирьох місяців.

Ранок

Маркус прокидається і готує сніданок: дві яєчні, шматок цільнозернового хліба з маслом і чашка чорної кави. Він відкриває Nutrola, використовуючи ярлик додатка на домашньому екрані — розташований у нижньому лівому кутку, де його м'язова пам'ять очікує його. VoiceOver оголошує "Nutrola", коли він натискає.

Він використовує голосову команду: "Зареєструвати сніданок. Дві яєчні, один шматок цільнозернового хліба з маслом, чорна кава."

Nutrola обробляє ввід і читає назад: "Сніданок зареєстровано. Дві яєчні, 180 калорій. Один шматок цільнозернового хліба з однією столовою ложкою масла, 165 калорій. Чорна кава, 5 калорій. Загальний сніданок: 350 калорій."

Маркус підтверджує. Вся взаємодія займає близько п'ятнадцяти секунд.

Під час ранкової перерви

На роботі Маркус бере перекус з кімнати відпочинку — банан і жменю мигдалю. Він робить швидке фото. Йому не потрібно ідеально кадрувати. Він тримає телефон приблизно над їжею, натискає кнопку захоплення (яку оголошує VoiceOver) і чекає звуку обробки.

"Визначено: один середній банан і приблизно одна унція мигдалю. Орієнтовна загальна кількість: 270 калорій."

Маркус знає з досвіду, що штучний інтелект, як правило, трохи недооцінює його порції мигдалю, оскільки у нього великі руки, і він бере щедрі жмені. Він говорить додатку: "Зроби мигдаль півтора унції." Запис оновлюється. Він підтверджує.

Обід

Кафетерій на роботі представляє звичайну проблему: змішані страви, де окремі інгредієнти важко розділити. Сьогодні у нього курячий стір-фрай з білим рисом з гарячої лінії. Він фотографує його і дозволяє штучному інтелекту виконати свою роботу.

"Визначено: курячий стір-фрай з овочами на білому рисі. Орієнтовна загальна кількість: 680 калорій. Білок: 35 грамів. Вуглеводи: 72 грами. Жири: 24 грами."

Маркус вважає, що порція рису більша, ніж оцінює штучний інтелект. Він коригує: "Зроби рис півтора чашки замість однієї чашки." Загальні дані оновлюються і читаються йому.

Після обіду

Маркус запитує Nutrola про статус. "Як я сьогодні?"

Додаток відповідає: "Ви спожили 1,340 калорій сьогодні. Ваша щоденна ціль — 2,100 калорій. У вас залишилося 760 калорій. Ваш білок на сьогодні — 78 грамів з 140 грамів цілі."

Це займає три секунди. Ніякого візуального сканування. Ніякої навігації по панелі управління. Лише питання і відповідь.

Вечеря

Додому Маркус готує філе лосося з запеченою солодкою картоплею та салатом. Він фотографує тарілку. Штучний інтелект ідентифікує кожен компонент. Він підтверджує запис.

Після вечері він запитує про свій щоденний підсумок. Nutrola читає назад його загальний прийом, розбитий за прийомами їжі, разом з його макронутрієнтами та їх порівнянням з його цілями. Маркус досяг 2,050 калорій, 132 грами білка і трохи перевищив вуглеводи.

"Чотири місяці тому я не міг би сказати вам в межах 500 калорій, що я їв у будь-який даний день," — сказав Маркус. "Тепер я знаю в межах розумної похибки. Це не дрібниця. Мій лікар помітив різницю в останньому аналізі крові. Мій A1C знизився. Це реально."

Що найбільше цінує Маркус

Коли його запитали, що найбільше важить в досвіді, Маркус не згадав про конкретну функцію. Він згадав про послідовність. "Справа в тому, що доступність — це не лише про те, чи можливо щось технічно. Це про те, чи є це стійким. Я міг би боротися з недоступним додатком для одного прийому їжі. Можливо, для двох. Але робити це три-п'ять разів на день, щодня, протягом місяців? Ось де все руйнується. Nutrola — це перший додаток, де зусилля, які потрібно докласти, настільки малі, що я можу насправді продовжувати це робити."

Практичні поради для користувачів з порушеннями зору, які починають відстежувати калорії

На основі відгуків від Маркуса та інших користувачів з порушеннями зору в нашій спільноті, ось практичні стратегії для початку.

1. Налаштуйте голосове введення з першого дня

Не починайте з ручного введення та "плануйте перейти на голосове пізніше." Почніть з голосу. Це встановлює правильні очікування щодо рівня зусиль і запобігає ранньому розчаруванню, яке може зіпсувати ваше сприйняття процесу.

2. Вивчіть техніку фотографування

Тримайте телефон приблизно на 30-45 см вище тарілки, приблизно по центру. Вам не потрібно бачити екран. Слухайте підтвердження захоплення. Якщо штучний інтелект неправильно ідентифікує щось, виправте це голосом. Після кількох днів ви розвинете надійну техніку, яка працює майже завжди.

3. Використовуйте однакові страви та порції

Це хороша порада для всіх, але особливо корисна для користувачів з порушеннями зору. Якщо ви їсте сніданок з однієї і тієї ж чаші щодня, ви розвиваєте фізичне відчуття того, наскільки повна чаша і що це відповідає калорійно. Менше змінних означає менше коригувань до оцінок штучного інтелекту.

4. Створіть рутину навколо ведення записів

Реєструйте кожен прийом їжі відразу після їжі, перш ніж перейти до наступної діяльності. Це зменшує ймовірність забути про прийом їжі та усуває необхідність згадувати порції та інгредієнти з пам'яті пізніше протягом дня.

5. Регулярно використовуйте голосовий підсумок

Перевіряйте свої щоденні підсумки голосом принаймні двічі на день — один раз близько полудня і один раз після вечері. Це підтримує вас у зв'язку з даними без необхідності взаємодії з візуальним інтерфейсом.

6. Тримайте свій екранний читач оновленим

VoiceOver і TalkBack отримують регулярні оновлення, які покращують продуктивність і сумісність. Оновлення операційної системи вашого телефону забезпечує вам найкращий можливий досвід з екранним читачем.

7. Надавайте відгуки

Якщо ви зіткнетеся з проблемою доступності — кнопкою, яка не позначена, екраном, який не оголошується належним чином, неправильною ідентифікацією штучного інтелекту, яка повторюється — повідомте про це. Доступність Nutrola покращується на основі реальних відгуків користувачів, а звіти від користувачів з порушеннями зору пріоритетні в нашій черзі розробки.

Що ще потрібно вдосконалити

Ми б не зробили послугу нашим користувачам з порушеннями зору, якщо б представили поточний стан справ як вирішену проблему. Це не так. Існують значні прогалини, і ми хочемо бути прозорими щодо них.

Точність штучного інтелекту з комплексними та змішаними стравами

Розпізнавання їжі на основі штучного інтелекту є хорошим інструментом оцінки, але не точним приладом. Воно краще справляється з чітко розділеними продуктами — шматком курки на грилі поруч з купою рису та приготованими овочами — ніж зі змішаними стравами, запіканками, рагу або продуктами, де інгредієнти шаруються або приховані. Наприклад, буріто є особливим викликом, оскільки штучний інтелект не може бачити, що всередині тортили.

Для користувачів з порушеннями зору, які не можуть візуально перевірити припущення штучного інтелекту, це обмеження є більш суттєвим. Користувач з нормальним зором може поглянути на оцінку штучного інтелекту і відразу помітити, що він пропустив сир на їхньому сендвічі. Користувач з порушеннями зору може не помітити цю помилку, якщо не прослухає повний підсумок кожного інгредієнта.

Ми працюємо над покращенням запитів штучного інтелекту, які ставлять уточнюючі запитання — "Чи містить ця страва сир?" "Чи є соус на цьому?" — щоб заповнити прогалини, які камера не може побачити.

Процес налаштування та початкової установки

Процес початкового налаштування — створення облікового запису, введення метрик тіла, встановлення цілей калорій і макроелементів — є більш складним, ніж повсякденне використання і включає більше полів форм, випадаючих списків і багатоступеневих потоків. Хоча ці елементи сумісні з екранним читачем, досвід не є таким плавним, яким ми хочемо його бачити. Ми перепроектуємо процес налаштування, враховуючи доступність як основну вимогу дизайну, а не вторинну.

Страви з ресторанів і на винос

Харчування в ресторанах представляє виклики для всіх користувачів, але особливо для людей з порушеннями зору. Страви в ресторанах часто подаються так, що приховують розміри порцій, соуси можуть бути під їжею, а навколишнє освітлення в ресторанах може знижувати точність фотографій штучного інтелекту. Голосове введення допомагає тут — опис того, що ви замовили, часто є точнішим, ніж фотографування в темному ресторані — але процес все ще менш точний, ніж ведення записів домашньої їжі.

Спільнота та соціальні функції

Багато додатків для відстеження калорій включають соціальні функції: обмін стравами, порівняння прогресу з друзями, участь у викликах. Ці функції часто є одними з найменш доступних частин будь-якого додатку, оскільки вони сильно залежать від візуальних макетів, зображень і нестандартних елементів інтерфейсу. Соціальні функції Nutrola все ще розробляються, і ми прагнемо створити їх доступно з самого початку, а не доповнювати пізніше.

Регіональне та культурне розпізнавання їжі

Моделі розпізнавання їжі на основі штучного інтелекту тренуються на наборах даних. Ці набори даних схиляються до західних кухонь. Це означає, що штучний інтелект точніше розпізнає гамбургер, ніж джолоф рис, досу або інджеру. Це системний упереджений підхід у навчальних даних штучного інтелекту, який вся індустрія повинна вирішити. Nutrola активно розширює свої навчальні дані, щоб включити ширший спектр світових кухонь, але ця робота триває, і сьогодні ця нерівність є реальною.

Ширша картина: харчування як право, а не привілей

В індустрії технологій існує тенденція розглядати доступність як функцію — щось, що ви додаєте до продукту, щоб обслуговувати нішеву аудиторію. Це неправильне уявлення. Доступність — це питання того, чи може людина управляти основним аспектом свого здоров'я.

Харчування впливає на все: енергію, ризик хронічних захворювань, психічне здоров'я, фізичну продуктивність, тривалість життя. Відстеження калорій і поживних речовин є одним з найбільш обґрунтованих інструментів для покращення харчових звичок. Коли інструменти для відстеження недоступні, люди з порушеннями зору не просто втрачають зручність. Вони виключаються з перевіреного методу покращення здоров'я.

Законодавство, таке як Закон про американців з обмеженими можливостями, Європейський акт про доступність та подібні закони в усьому світі, встановлює, що цифрові послуги повинні бути доступними для людей з інвалідністю. Але юридична відповідність — це лише мінімум, а не максимум. Мета повинна полягати в тому, щоб забезпечити досвід, який не лише технічно використовуваний, але й дійсно хороший — такий, який користувач з порушеннями зору рекомендував би другу, а не той, який вони терпіли, тому що немає кращого варіанту.

Маркус висловив це словами, які залишилися з нами: "Я не хочу додаток, який працює незважаючи на мою інвалідність. Я хочу додаток, який працює незалежно від неї. Є різниця. Перший варіант відчувається як благодійність. Другий — як хороша інженерія."

Часто задавані питання

Чи може повністю сліпа людина використовувати Nutrola для відстеження калорій?

Так. Nutrola розроблена для того, щоб бути повністю функціональною з VoiceOver на iOS та TalkBack на Android. Усі основні функції — ведення харчування за фотографією, ведення харчування голосом, перегляд щоденних підсумків, коригування записів та встановлення цілей харчування — доступні через екранний читач. Вам не потрібен жоден зір, щоб користуватися додатком, хоча допомога людини з нормальним зором може бути корисною під час початкового налаштування, якщо ви новачок у додатку.

Наскільки точним є розпізнавання їжі на основі штучного інтелекту для відстеження калорій?

Розпізнавання їжі на основі штучного інтелекту є потужним інструментом оцінки, а не точним приладом. Для чітко видимих, добре розділених продуктів точність зазвичай становить 10-15 відсотків від фактичного вмісту калорій. Для змішаних страв точність знижується. Ми рекомендуємо використовувати голосові корекції після захоплення фотографії, щоб покращити точність — наприклад, вказуючи, що ви додали сир або олію, які можуть бути не видимими на фото.

Чи працює голосове введення з акцентами та не носіями англійської мови?

Голосове розпізнавання Nutrola використовує передову обробку мови в текст, яка обробляє широкий спектр акцентів і мовних шаблонів. Якщо ви можете використовувати голосове введення на своєму телефоні для текстових повідомлень, ви повинні змогти використовувати голосове введення в Nutrola. Штучний інтелект, який інтерпретує описи їжі, розроблений для розуміння розмовної та неформальної мови, тому вам не потрібно використовувати точні або технічні терміни.

Чи є Nutrola безкоштовною для людей з порушеннями зору?

Ціни на Nutrola однакові для всіх користувачів. У нас немає окремого тарифного плану для людей з порушеннями зору, оскільки доступність вбудована в основний продукт, а не заблокована за преміум-планом. Безкоштовний тариф включає голосове введення та фотографічне введення. Преміум-функції, такі як розширене відстеження макронутрієнтів, щотижневі звіти та аналіз тенденцій, доступні за підпискою.

Чи можу я використовувати Nutrola з дисплеєм Брайля?

Так. Оскільки Nutrola повністю сумісна з VoiceOver і TalkBack, вона працює з дисплеями Брайля, підключеними до вашого телефону. Увесь текстовий контент, який оголошується екранним читачем, також виводиться на дисплей Брайля, включаючи описи їжі, загальні калорії та розподіл макронутрієнтів.

Як Nutrola обробляє розмір порції, якщо я не можу візуально оцінити кількість?

Це чесний виклик. Штучний інтелект Nutrola оцінює розміри порцій з фотографій, що допомагає, але не завжди є точним. Ми рекомендуємо використовувати прості вимірювальні інструменти — кухонні ваги, мірні чашки — під час приготування їжі вдома. З часом ви розвинете фізичне відчуття того, як виглядають стандартні порції, що покращить як ваші оцінки, так і вашу здатність коригувати штучний інтелект, коли він помиляється.

Що мені робити, якщо я зіткнуся з проблемою доступності в додатку?

Повідомте про це через функцію зворотного зв'язку в додатку, яка доступна через VoiceOver і TalkBack. Ви також можете надіслати електронний лист нашій команді підтримки безпосередньо. Звіти про проблеми доступності позначаються та пріоритетизуються в нашому процесі розробки. Ми вдячні за кожен звіт, оскільки це допомагає нам знаходити та виправляти проблеми, які могли бути пропущені під час внутрішнього тестування.

Чи доступні щотижневі та щомісячні звіти?

Так. Усі екрани звітів розроблені з належними доступними мітками та логічним порядком читання для екранних читачів. Підсумки також можуть бути доступні голосом — запитуючи "Дайте мені мій щотижневий підсумок", ви отримаєте усний огляд ваших середніх щоденних калорій, тенденцій макронутрієнтів та рівня послідовності за останні сім днів.

Далі

Розрив між тим, що вимагають додатки для відстеження калорій від користувачів, і тим, що користувачі з порушеннями зору можуть комфортно надати, був великим протягом тривалого часу. Розпізнавання їжі на основі штучного інтелекту та голосове введення значно звузили цей розрив. Не до кінця. Але значно.

Робота, яка залишилася, не є гламурною. Це ретельна увага до доступних міток. Це розширення навчальних даних штучного інтелекту, щоб включити більше кухонь. Це тестування кожної нової функції з екранним читачем перед випуском. Це слухання користувачів, таких як Маркус, коли вони розповідають нам, що працює, а що ні.

Маркус нещодавно сказав нам, що він тепер постійно відстежує свої прийоми їжі вже чотири місяці — це найдовша серія, яку він коли-небудь підтримував з будь-яким додатком для здоров’я. "Чотири місяці не звучать як багато," — сказав він. "Але коли ви намагалися зробити щось протягом шести років і щоразу зазнавали невдачі, чотири місяці відчуваються як доказ того, що це нарешті можливо."

Це можливо. І це мало бути можливим давно. Технологія існувала. Те, що бракувало, — це зобов'язання використовувати її на користь кожного користувача, а не лише тих, для кого індустрія вважала легшим проектувати.

Ми не закінчили. Але й не зупиняємося.