حساب السعرات بالصور بالذكاء الاصطناعي: كيف يعمل وما لا تراه الصورة

التسجيل بالصورة يزيل أكثر أجزاء التتبّع إملالاً: البحث في قاعدة البيانات وكتابة كل مكوّن على حدة. وبالنسبة لكثير من الناس، هذا هو الفرق بين التسجيل لأسبوع والتسجيل لأشهر. لكن تقدير الصورة ليس قياساً، ومعرفتك بالمواضع التي يخطئ فيها تجعل أرقامك أفضل.

كيف يحسب الذكاء الاصطناعي السعرات من صورة؟

أياً كانت التقنية، فالمهمة تنقسم إلى ثلاثة أسئلة: ما هذا الطعام، وكم منه في الطبق، وماذا تحتوي هذه الكمية؟ وتصف مراجعة منهجية نُشرت عام 2022 هذه المراحل بأنها فصل الأطعمة في الطبق، ثم تصنيف كل منها، ثم تقدير حجمها أو سعراتها أو عناصرها الغذائية.

الخطوة 1: التعرّف على الأطعمة

يحدد النموذج كل طعام في الصورة (الأرز هنا، واليخنة هناك) ويسمّيه. وقد حسّن التعلّم العميق هذه الخطوة كثيراً في الأطباق الشائعة الواضحة. لكن الأخطاء تتسلل مع الأطباق المحلية، والأطعمة المغطاة بالصلصة، والأطعمة المتشابهة في الشكل: ففي دراسة نُشرت عام 2025، ظنّ نموذج ذكاء اصطناعي أن الفلافل كرات لحم، فجاء تقديره للبروتين أعلى من الحقيقة بعدة أضعاف.

الخطوة 2: تقدير الحصة

هذه هي الخطوة الصعبة. فالصورة مسطّحة: تُظهر المساحة التي يغطيها الطعام، لا ارتفاعه. وتشير مراجعة 2022 إلى أن بعض الأنظمة تستخدم صورة ثانية من الجانب، أو جسماً مرجعياً معروف الحجم، كقطعة نقدية أو بطاقة أو طبق أو كوب، بل وحتى إبهامك، لتحويل البكسلات إلى أبعاد حقيقية. ثم يجب تحويل الحجم إلى وزن باستخدام كثافة الطعام، والكثافة تتفاوت: فكوب الأرز المنفوش أخف من كوب الأرز المضغوط.

الخطوة 3: البحث عن القيم الغذائية

أخيراً، يُطابَق الوزن المقدّر مع قاعدة بيانات لتركيب الأغذية، مثل FoodData Central التابعة لوزارة الزراعة الأمريكية. واختيار الإدخال الصحيح مهم: ففيها يحتوي الأرز الأبيض طويل الحبة المطبوخ على نحو 130 سعرة لكل 100 غ، والأرز النيء على نحو 365 سعرة، فاختيار الشكل الخطأ يكاد يضاعف الرقم ثلاث مرات.

ما لا تراه الصورة

• دهون الطهي. يتشرّب الزيت في الخضار والأرز والأطعمة المقلية، وتذوب الزبدة أو السمن في الشوربة. قد ترى لمعاناً، لا الملاعق التي استُخدمت.
• الصلصات والدهونات. السلطة الخفيفة التتبيلة والسلطة الغارقة في التتبيلة تبدوان متشابهتين من الأعلى، والمايونيز أو الثومية داخل الساندويتش لا تُرى.
• الحشوات. السمبوسة والكبة والمحاشي والفطائر المحشوة وساندويتش الشاورما الملفوف تخفي سعراتها في داخلها.
• العمق والكثافة. الصورة الملتقطة من الأعلى لا تميّز طبقة رقيقة من الأرز من طبق عميق ومضغوط. وتشير مراجعة نُشرت عام 2020 إلى أن حصص الأطعمة التي لا شكل ثابتاً لها والأطعمة الكثيفة بالطاقة صعبة التقدير بشكل خاص من الصور.
• الأطعمة المتشابهة. تذكر المراجعة نفسها المشروب الغازي الدايت مقابل العادي، والطعام المقلي مقابل المخبوز في الفرن، أمثلةً كثيراً ما تحتاج إلى ملاحظة من المستخدم. والحليب كامل الدسم والخالي من الدسم يبدوان متطابقين في الكوب.
• الأطباق المختلطة. في اليخنات والطواجن والكبسة والمقلوبة، على الكاميرا أن تخمّن الوصفة إلى جانب الحصة.

ولنضع الأمور في نصابها: حتى الأرقام المطبوعة تقريبية. فالقواعد الأمريكية تقرّب سعرات الملصق إلى أقرب 5 سعرات حتى 50 سعرة، وإلى أقرب 10 سعرات فوق ذلك، ولا يُعدّ المنتج مخالفاً في وسمه إلا إذا زادت سعراته على الملصق بأكثر من 20%. وقواعد البيانات تعرض متوسطات أيضاً. فالصور تضيف قدراً من عدم اليقين، لكن لا توجد طريقة يومية دقيقة تماماً.

ما مدى دقة حساب السعرات بالصور؟

• خلصت مراجعة نُشرت عام 2020 إلى أن الطرق الأقل عبئاً على المستخدم تميل إلى أن تكون أقل دقة، وأن التمييز بين الأطعمة شديدة التشابه في الشكل سيحتاج على الأرجح إلى قدر من تحقّق المستخدم.
• اختبرت دراسة نُشرت عام 2025 ثلاثة نماذج ذكاء اصطناعي عامة الاستخدام على 52 صورة طعام موحّدة تظهر فيها الأطباق وأدوات المائدة كمرجع للحجم. وكانت دقة النموذجين الأفضل قريبة من دقة سجلات الطعام التقليدية التي يدوّنها الناس بأنفسهم، لكن النماذج الثلاثة قلّلت من التقدير بشكل منهجي، وازداد النقص كلما كبرت الحصص.
• ووجدت دراسة أخرى نُشرت عام 2025 أن التقديرات لـ195 طبقاً تحسّنت حين أُرفقت بالصورة تفاصيل يصعب رؤيتها، كنوع الدهون وكميتها، والمحلّي، ونسبة الدسم في منتجات الألبان، ونوع اللحم، وتحسّنت أكثر مع قائمة كاملة بالمكونات.

الدرس المستفاد: صورة مع بضع إجابات سريعة أفضل من صورة وحدها، والوجبات الكبيرة أو المختلطة أو الدسمة تستحق نظرة ثانية.

كيف تحصل على تقدير أفضل من صورة الطعام؟

1. أظهر الطبق كاملاً في إضاءة جيدة، بزاوية تقارب 45 درجة ليظهر الارتفاع. وأضف لقطة من الأعلى للأطباق العميقة.
2. ضع في الصورة شيئاً معروف الحجم، كشوكة عادية أو طبقك المعتاد. فالأطباق المألوفة تجعل تقديراتك أنت أيضاً أكثر ثباتاً.
3. افصل الأصناف حيث تستطيع. صوّر قبل أن تخلط السلطة أو تسكب الصلصة. وفي الساندويتشات الملفوفة والأطعمة المحشوة، أظهر المقطع من الداخل.
4. أجب عن أسئلة المتابعة عن الزيت أو الحليب أو السكر أو التتبيلة. فهي تسدّ بالضبط الثغرات التي لا تراها الكاميرا.
5. راجِع الحصة قبل الحفظ. إن قال التطبيق 300 غ من المعكرونة وأنت تعلم أنها كانت أقل، فغيّرها. فالطبق أو الكوب أو الشريحتان أسهل في التقدير غالباً من الغرامات.
6. سجّل المشروبات والإضافات منفصلة: القهوة بالحليب، والعصير، وحفنة المكسرات، والزبدة على الخبز.
7. استخدم الباركود أو الملصق للأطعمة المعبأة. فمسح الأرقام المطبوعة أفضل من تقديرها.

متى يكون التسجيل بالصور كافياً؟

للوعي العام أو لتغيير الوزن تدريجياً، الاستمرارية أهم من الدقة. فإن كانت تقديراتك أعلى قليلاً أو أقل قليلاً بالطريقة نفسها كل يوم، فإن اتجاه وزنك على مدى أسبوعين إلى أربعة أسابيع سيظل يُظهر إن كان ما تأكله يناسب هدفك. ويشرح دليلنا عن عجز السعرات الحرارية وثبات الوزن كيف تقرأ هذا الاتجاه، ويغطي دليل كيف تحسب السعرات الحرارية بدقة عادات التسجيل الأهم.

والتسجيل بالصور أقل ملاءمة حين تكون الأرقام الدقيقة مهمة لصحتك، كأن تحسب الكربوهيدرات لأنك تستخدم الإنسولين، أو تتبع نظاماً غذائياً علاجياً لمرض في الكلى أو حالة أخرى، أو في فترة الحمل. تحدّث مع طبيبك أو مع أخصائي تغذية معتمد عن الطريقة المناسبة لك. وإن كان أي نوع من التتبّع يسبب لك القلق، فلا بأس أن تتوقف وتتحدث مع مختص.

أسئلة عن الخصوصية تطرحها على أي تطبيق طعام بالذكاء الاصطناعي

صورة الوجبة قد تكشف أكثر من غدائك. ابحث عن إجابات واضحة لهذه الأسئلة في سياسة الخصوصية أو في الإعدادات.

• هل تُحفظ صورتي بعد التقدير؟ وأين، ولكم من الوقت؟
• هل تُستخدم صوري أو سجلّاتي لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، وهل يمكنني رفض ذلك؟
• هل يطلب التطبيق موافقة صريحة قبل إرسال أي شيء إلى خدمة ذكاء اصطناعي؟
• هل يمكنني استخدامه دون حساب، وهل يمكنني حذف بياناتي بسهولة؟
• هل تُباع أي من بياناتي أو تُشارك مع المعلنين؟
• هل يغادر الموقع الجغرافي أو غيره من البيانات الوصفية هاتفي مع الصورة؟

كيف يتعامل Portiva مع التسجيل بالصور

يتعامل Portiva مع الصورة كبداية للتقدير، لا ككلمة أخيرة. وحين يكون شيء ما قادراً على تغيير السعرات كثيراً، كالزيت في المقلاة أو الزبدة على الشوربة أو الصلصة أو حجم الحصة، يطرح سؤالاً واحداً قصيراً بدلاً من التخمين. ويعرض كل صنف حصته بالغرامات أو بالمقاييس المنزلية كالأطباق والأكواب والملاعق والشرائح، ويمكنك تعديل أي شيء قبل الحفظ.

• سجّل بالصورة، أو بالمسح المباشر بالكاميرا، أو بالصوت، أو بالكتابة؛ وللأطعمة المعبأة امسح الباركود أو صوّر الملصق الغذائي.
• لا تعمل ميزات الذكاء الاصطناعي إلا بعد موافقتك الصريحة. ولا يحتفظ Portiva بصور الوجبات ولا يستخدمها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
• يعمل دون حساب؛ وتشمل الخطة المجانية تسجيلاً واحداً بالذكاء الاصطناعي يومياً، وتسجيلاً يدوياً وبالباركود غير محدود.

الأسئلة الشائعة

ما مدى دقة حساب السعرات بالذكاء الاصطناعي من صورة؟

يعتمد ذلك على الوجبة. فالأطعمة المفردة الواضحة تُقدَّر أفضل بكثير من الأطباق الكبيرة أو المختلطة أو الدسمة. ووجدت دراسات على نماذج ذكاء اصطناعي عامة الاستخدام أنها تميل إلى التقليل من التقدير، خصوصاً مع الحصص الأكبر، وأن أداءها يتحسّن حين تضيف تفاصيل لا تراها الكاميرا، كدهون الطهي. تعامل مع النتيجة كنقطة بداية.

هل يستطيع تطبيق الذكاء الاصطناعي رؤية كمية الزيت في طعامي؟

ليس بشكل يُعتمد عليه. فالزيت يتشرّب في الطعام وينتشر في طبقة رقيقة، فلا تُظهر الصورة منه سوى لمعان في أحسن الأحوال. وهذا مهم لأن ملعقة كبيرة واحدة من زيت الزيتون (13.5 غ) تحتوي على نحو 119 سعرة. والتطبيق الجيد يسألك كيف طُبخ الطعام أو كم زيتاً استُخدم؛ وإن لم يفعل تطبيقك، فأضف الزيت صنفاً منفصلاً.

هل التسجيل بالصور دقيق مثل وزن الطعام؟

لا. فوزن الطعام يلغي تخمين الحصة، لذا فهو أدق. لكن وزن كل وجبة يصعب الاستمرار عليه، والطريقة التي تستخدمها يومياً كثيراً ما تتفوق على طريقة دقيقة تتخلى عنها. والحل الوسط العملي: سجّل بالصورة، وزِن من حين لآخر الأطعمة الكثيفة بالسعرات كالزيوت وزبدة المكسرات والطحينة والجبن والأرز والمعكرونة.

لماذا يطرح تطبيق السعرات أسئلة عن وجبتي؟

لأن بعض أهم المعلومات لا يُرى. فنوع الدهون وكميتها، والمحلّيات، ونسبة الدسم في منتجات الألبان، وما بداخل الساندويتش الملفوف، كلها قد تغيّر سعرات الوجبة كثيراً. ووجدت الأبحاث أن إضافة هذا النوع من المعلومات إلى الصورة جعلت تقديرات الذكاء الاصطناعي أدق. والسؤال القصير أسرع من تصحيح تخمين خاطئ.

هل تُحفظ صور طعامي أو تُستخدم لتدريب الذكاء الاصطناعي؟

يختلف ذلك من تطبيق لآخر، لذا راجع سياسة الخصوصية قبل أن تبدأ: هل تُحفظ الصور بعد التحليل، وهل تُستخدم لتدريب النماذج، وهل تُطلب موافقتك أولاً، وهل يمكنك حذف بياناتك. ولا يحتفظ Portiva بصور الوجبات ولا يستخدمها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ولا تعمل ميزات الذكاء الاصطناعي فيه إلا بعد موافقتك.

المصادر

1. Applying Image-Based Food-Recognition Systems on Dietary Assessment: A Systematic Review، Dalakleidi KV وآخرون، Advances in Nutrition (2022).
2. Review of the validity and feasibility of image-assisted methods for dietary assessment، Höchsmann C وMartin CK، International Journal of Obesity (2020).
3. Performance Evaluation of 3 Large Language Models for Nutritional Content Estimation from Food Images، Fridolfsson J وآخرون، Current Developments in Nutrition (2025).
4. Image-Based Dietary Energy and Macronutrients Estimation with ChatGPT-5: Cross-Source Evaluation Across Escalating Context Scenarios، Rodríguez-Jiménez M وآخرون، Nutrients (2025).
5. FoodData Central (SR Legacy)، وزارة الزراعة الأمريكية، خدمة البحوث الزراعية.
6. 21 CFR 101.9 – Nutrition labeling of food، مكتب النشر الحكومي الأمريكي، مدونة اللوائح الفيدرالية (2025).