5月28日，美国大学戴维斯分校的Trevor Chan取Ilias Tagkopoulos正在《公共科学藏书楼—数字健康》上颁发一项新研究。研究表白，一套人工智能系统（AI）仅替代一至三种食材，就能正在显著提拔餐食养分的同时降低用餐成本。目前已有成熟的炊事指南，可帮帮人们降低患上糖尿病、心血管疾病等疾病的风险，但对大大都人而言，要将养分学学问落实到日常饮食中照旧坚苦沉沉。很多饮食保举东西要求人们一次性做出大幅改变，最终导致相关饮食习惯难以持久，或是让人们不知该若何落实调整方案。正在这项新研究中，研究人员依托《美国人饮食情况》研究里55228名成年人记实的135491份餐食数据，梳理出早餐、午餐和晚餐的常见饮食模式。随后，研究人员锻炼了一款生成式人工智能模子，并同步伐整食材份量。之后研究人员开展测试，验证该人工智能可否为每份餐食找出一至三种食材替代方案，以此进一步提拔养分程度、降低破费。取同种饮食模式下的实正在餐食比拟，这款人工智能生成的餐食，贴合美国农业部养分尺度的程度提拔了47%，同时全体餐食类型取口胃仍和人们日常食用的餐食附近。采用食材替代方案后，就能让餐食的养分质量提拔约10%，模仿测算的餐食成本下降22%至34%。该系统给出的替代方案中，最常见的做法是添加蔬菜或豆类，替代高钠食物取加工食物。相较于通用模子GPT-4o，这款颠末专项锻炼的模子所搭配的餐食，正在宏量养分素方面更贴合美国农业部的相关尺度。研究团队强调，本次评估完全基于计较完成，尚未开展实人试用测试。但他们认为，该系统可以或许帮帮人们找到改善饮食习惯的简略单纯方式。研究人员认为，这套系统将炊事指南为贴合现实、兼顾预算的餐食搭配取简略单纯食材替代方案，可使用于公共卫生项目及面向通俗消费者的使用软件。“炊事指南往往只奉告人们健康饮食的尺度，却很少申明若何从现有的日常餐食逐渐调整至健康饮食。我们的研究，通过少量食材替代，就能将炊事尺度为可落地的餐食调整方案。这类替代体例正在优化餐食健康度、节制成本的同时，还能保留餐食本来的样貌。优化餐食并不需要完全改变原有搭配。“大都环境下，有针对性地替代部门食材，就能让餐食更合适炊事，也会让健康饮食变得更接地气、更容易实现。逃求健康饮食，并不料味着要人们本来喜爱的餐食。借帮人工智能，我们能够找到小幅替代食材的方案，正在保留原有口胃的根本上，兼顾身体健康取日常开支。”Ilias Tagkopoulos说。