Ako AI odhaduje kalórie z fotky
Počítanie kalórií z fotky má tri kroky a moderné modely AI ich robia naraz.
- Rozpoznanie. Model si prezrie obrázok a pomenuje, čo na ňom vidí: ryžu, lososa, avokádo, volské oko. Táto časť AI ide najlepšie, pretože sa učila na obrovskom množstve fotiek jedla.
- Odhad porcie. Potom odhadne, koľko je každého jedla, zvyčajne v gramoch. Pomáha si vizuálnymi náznakmi, ako je veľkosť taniera, vidlička vedľa neho alebo výška kôpky ryže.
- Výživové hodnoty. Nakoniec každé množstvo prepočíta na kalórie, bielkoviny, sacharidy a tuky podľa toho, čo vie o bežných výživových hodnotách.
Chyby sa môžu vlúdiť do každého kroku a navzájom sa sčítavajú. Ak model jedlo pomenuje správne, ale namiesto 250 g cestovín odhadne 150 g, kalórie budú asi o 40 % nižšie, nech bolo rozpoznanie akokoľvek dobré.
Kde má odhad z fotky problém
Veľkosť porcie. Fotka je plochá, takže hĺbka sa odhaduje ťažko. Hlboká a plytká miska ryže môžu zhora vyzerať rovnako. Výskum všeobecných modelov AI zistil, že čím väčšia bola porcia, tým viac ju podhodnotili.
Oleje, maslo a dresingy. Tuk pridaný pri varení je väčšinou neviditeľný, a pritom má veľa kalórií. Jedna polievková lyžica olivového oleja má asi 119 kcal a jedna polievková lyžica masla asi 102 kcal (USDA). Výskumníci z University of Sydney označujú neschopnosť odhaliť prísady pridané pri varení za „uznávané obmedzenie súčasnej technológie rozpoznávania jedla z obrázkov“.
Miešané jedlá a omáčky. Kari, dusené mäso, zapekané jedlá a vrstvené misky skrývajú, čo je vo vnútri. V tej istej štúdii sa odhady energie pri jedlách ako bibimbap, hovädzie pho či vajcia na toaste medzi aplikáciami výrazne líšili: niektoré boli vysoko nad skutočnosťou, iné hlboko pod ňou.
Nápoje. Na pohári mliečneho čaju alebo latte nevidno, koľko je v ňom cukru ani aké mlieko obsahuje. V sydneyskej štúdii aplikácie podhodnotili energiu v perlovom mliečnom čaji (bubble tea) až o 76 %.
Menej známe jedlá. Tím zo Sydney zistil, že aplikácie často nedokázali rozlíšiť zložky ázijských jedál, ako je hovädzie pho alebo perlový mliečny čaj, a vyzval na viac trénovania AI na „miešaných jedlách a kulturálne rozmanitých potravinách“.
Čo hovorí výskum
Ide o recenzované štúdie, ktoré si môžete sami prečítať. Každá testovala iné aplikácie alebo modely za iných podmienok, takže ich čísla nemožno priamo porovnávať.
University of Sydney, 2024. Výskumníci otestovali 18 aplikácií na výživu, z toho 7 s rozpoznávaním fotiek pomocou AI, a výsledky publikovali v časopise Nutrients. Dve najlepšie aplikácie správne rozpoznali 97 % a 92 % zložiek jedál na testovacích fotkách. Autori aj tak dospeli k záveru, že „automatické odhady energie z rozpoznávania jedla na obrázkoch pomocou AI boli nepresné“, najmä pri miešaných jedlách. Testovacie fotky vznikli pri dobrom svetle a v rovnakom uhle, takže bežné fotky môžu dopadnúť horšie.
ChatGPT a fotky jedál, 2025. Štúdia v časopise Nutrients dala modelu ChatGPT-4 fotky 114 jedál. Jedlá správne rozpoznal v 93 % prípadov. Jeho odhad hmotnosti jedla dobre zodpovedal skutočnosti pri malých jedlách a slabo pri stredných a veľkých a 11 živín podhodnotil.
Porovnanie troch modelov AI, 2025. Štúdia v časopise Current Developments in Nutrition otestovala ChatGPT-4o, Claude 3.5 Sonnet a Gemini 1.5 Pro na 52 štandardizovaných fotkách jedla. ChatGPT a Claude sa pri energii mýlili v priemere asi o 36 %, Gemini 1.5 Pro ešte viac. Všetky tri podhodnocovali tým viac, čím väčšie boli porcie. CaloriePix používa novšie modely Google Gemini, ktoré táto štúdia netestovala.
Ani ručný zápis nie je presný. V tej istej sydneyskej štúdii 16 aplikácií s ručným zápisom jedla nadhodnotilo deň západných jedál v priemere asi o 250 kcal (1 040 kJ) a deň ázijských jedál podhodnotilo asi o 360 kcal (1 520 kJ). Systematický prehľad 59 štúdií z roku 2019 porovnal príjem jedla, ktorý ľudia sami uviedli, s presnou laboratórnou metódou (dvojito značená voda) a väčšina štúdií ukázala, že ľudia svoj príjem výrazne podhodnocujú. Chybu má odhad z fotky aj ručne napísaný záznam. Najviac pomáha zapisovať pravidelne a opraviť to, o čom viete, že nesedí.
Ako to rieši CaloriePix
Keďže najťažšie sú porcie a skryté prísady, aplikácia CaloriePix je navrhnutá tak, aby ste ich mohli rýchlo opraviť.
- Zoznam položiek, ktorý môžete upraviť. Sken vráti každé jedlo zvlášť, s odhadovaným množstvom a kalóriami, bielkovinami, sacharidmi a tukmi. Ťuknutím na ktorúkoľvek položku zmeníte jej množstvo alebo jednotku či opravíte výživové hodnoty, a to až na nulu, ak AI pridala niečo, čo na tanieri nie je. Jedlo môžete aj premenovať alebo celé zväčšiť či zmenšiť.
- Z čoho odhad vychádzal. Obrazovka kontroly obsahuje poznámky o predpokladoch, na ktorých odhad stojí, takže skôr než ho prijmete, vidíte, s čím počítal.
- Údaje priamo z obalu pri balených potravinách. Naskenovaný čiarový kód sa vyhľadá v databáze Open Food Facts a pri skenovaní nutričnej etikety sa hodnoty načítajú priamo z obalu.
- Slová tam, kde fotka nestačí. Opíšte jedlo alebo ho povedzte nahlas aj s množstvom, napríklad „2 polievkové lyžice pesta“ alebo „veľké latte s ovseným mliekom“. Potraviny môžete vyhľadávať aj podľa názvu v databáze USDA FoodData Central.
Keď necháte analyzovať fotku alebo popis, odošle sa do rozhrania Gemini API od Googlu, ktoré vráti odhad. Samotný denník zostáva vo vašom telefóne. Odhad slúži na bežné sledovanie a nie je lekárskou radou.
Tipy na lepší odhad
Foťte pri dobrom svetle a s celým tanierom v zábereTiene a orezané okraje jedlo skrývajú.
Nechajte v zábere tanier aj vidličku či lyžicuDávajú predstavu o mierke, a to pomáha s veľkosťou porcie.
Jeden tanier na jednu fotkuSpoločné misy a plný stôl sa rozdeľujú ťažšie.
Pridajte, čo fotoaparát nevidíOlej na varenie, maslo, dresingy a omáčky zapíšte ako samostatnú položku alebo jedlo opíšte slovami a spomeňte ich.
Skontrolujte veľké porcieS rastúcou porciou odhady zvyknú vychádzať nižšie, preto sa na veľkú misu cestovín alebo ryže pozrite dvakrát.
Pri balených potravinách naskenujte čiarový kód alebo etiketuČísla z obalu sú lepšie než akýkoľvek odhad.
Nápoje opíšteUveďte veľkosť, druh mlieka a či je sladený.
Občas si jedlo odvážteKeď si niekoľko bežných potravín raz odvážite, naučíte sa, ako vyzerá 100 g, a úpravy pôjdu rýchlejšie.
Časté otázky
Je počítanie kalórií s AI presné?
Jedlá zvyčajne pomenuje dobre, menej spoľahlivé je pri množstvách, skrytých tukoch a miešaných jedlách. Štúdie aplikácií a modelov AI zistili citeľné chyby v kalóriách, pri väčších porciách často podhodnotenie. Odhad berte ako východisko a opravte ho.
Aká presná je Cal AI?
Vlastné časté otázky Cal AI uvádzajú, že je „about 80% accurate“ (presná asi na 80 %) (overené 9. októbra 2026). Cal AI sme sami netestovali a nenašli sme ani nezávislú štúdiu, ktorá by ju merala. Obmedzenia opísané na tejto stránke platia pre odhady z fotky všeobecne.
Dá sa počítať kalórie z fotky zadarmo?
Niektoré všeobecné AI chatboty vedia kalórie z fotky odhadnúť. Aplikácia CaloriePix pre Android má bezplatný plán s 3 analýzami AI; potom, a na iPhone vždy, sú funkcie AI súčasťou predplatného, ktoré pri ročnom pláne začína 7-dňovou skúšobnou verziou zadarmo.
Je fotka presnejšia ako ručný zápis?
Nie automaticky. Ručný zápis môže byť presný, ak jedlo vážite a vyberáte správne položky, no výskum ukazuje, že ľudia uvádzajú menej, než naozaj zjedia. Fotka je rýchlejšia, takže je ľahšie zapísať každé jedlo, a výsledok môžete aj tak upraviť.
Prečo AI prehliadne olej na varenie?
Olej sa vsiakne do jedla alebo je pod ním, takže fotoaparát nevidí, koľko sa ho použilo. Pridajte ho sami: 1 polievková lyžica olivového oleja má asi 119 kcal.
Čo sa deje s fotkami môjho jedla?
Keď aplikáciu CaloriePix požiadate o analýzu fotky, fotka sa odošle do rozhrania Gemini API od Googlu, ktoré vráti odhad. Zásady ochrany súkromia aplikácie CaloriePix vysvetľujú, že Google môže zadania a odpovede uchovávať až 55 dní na monitorovanie zneužitia. Váš denník vrátane uložených fotiek jedál zostáva vo vašom telefóne.
Zdroje
- Li X, Yin A, Choi HY, Chan V, Allman-Farinelli M, Chen J. Evaluating the Quality and Comparative Validity of Manual Food Logging and Artificial Intelligence-Enabled Food Image Recognition in Apps for Nutrition Care. Nutrients. 2024;16(15):2573. doi:10.3390/nu16152573. Tlačová správa University of Sydney (v angličtine): AI food tracking apps need improvement to address accuracy, cultural diversity (29. augusta 2024)
- O'Hara C, Kent G, Flynn AC, Gibney ER, Timon CM. An Evaluation of ChatGPT for Nutrient Content Estimation from Meal Photographs. Nutrients. 2025;17(4):607. doi:10.3390/nu17040607
- Fridolfsson J, Sjöberg E, Thiwång M, Pettersson S. Performance Evaluation of 3 Large Language Models for Nutritional Content Estimation from Food Images. Current Developments in Nutrition. 2025;9(10):107556. doi:10.1016/j.cdnut.2025.107556
- Burrows TL, Ho YY, Rollo ME, Collins CE. Validity of Dietary Assessment Methods When Compared to the Method of Doubly Labeled Water: A Systematic Review in Adults. Frontiers in Endocrinology. 2019;10:850. doi:10.3389/fendo.2019.00850
- Dalakleidi KV, Papadelli M, Kapolos I, Papadimitriou K. Applying Image-Based Food-Recognition Systems on Dietary Assessment: A Systematic Review. Advances in Nutrition. 2022;13(6):2590–2619. doi:10.1093/advances/nmac078
- Ministerstvo poľnohospodárstva USA (USDA). FoodData Central: olivový olej (171413), maslo, nesolené (173430)
- Časté otázky Cal AI (v angličtine): www.calai.app/faq (overené 9. októbra 2026)
- Zásady ochrany súkromia aplikácie CaloriePix: shape-up-me-privacy-policy.vercel.app
Odfoťte ho, skontrolujte a majte prehľad o celom dni.
