كيف تستفيد من اقتراحات الذكاء الاصطناعي في مجال التغذية؟
تاريخ النشر: 29th, March 2025 GMT
لكل من يجد صعوبة في إعداد قائمة مشترياته أو التخطيط لأسبوع كامل من وجبات العائلة، يُعدّ الذكاء الاصطناعي مصدراً رائعاً للإلهام. وبينما يبدي خبراء التغذية حماساً كبيراً، يختلط حماسهم بالحذر.
يقول راؤول بالاسيوس، مدير البرنامج التعليمي في علم التغذية بجامعة تكساس التقنية في لوبوك: "هذه الأدوات فعّالة جداً في تلبية احتياجاتك، طالما أنك تعرف ما تطلبه".
بالاسيوس خبير تغذية مُعتمد يُدرّس في مجال الذكاء الاصطناعي، ويستخدم بانتظام واجهات الذكاء الاصطناعي، المعروفة باسم روبوتات الدردشة، لجميع أنواع المهام.
كيف يعمل؟في المنزل، يلتقط بالاسيوس صوراً لما في مطبخه وثلاجته، ويحمّلها ويسأل: "بناءً على المكونات المتوفرة لديّ حالياً، ماذا يُمكنني أن أصنع لعائلة مكونة من 4 أفراد؟"
وبحسب "مديكال إكسبريس"، يمكنك أيضاً أن تقول، "أحاول تقليل كمية الملح في نظامي الغذائي. ما هي بعض البدائل التي يمكنني إجراؤها لتقليل كمية الملح؟" وهذه الأدوات جيدة جداً في تحديد أنه إذا أضفنا المزيد من الأعشاب والتوابل، بدلًا من منتجات الملح، فقد يكون ذلك مفيداً".
كما طلب بالاسيوس من الذكاء الاصطناعي تعديل الوصفات، مثلًا، بإضافة لمسة مكسيكية على طبق مقلي، "فقط لأرى ما سيُعطيني إياه".
ولكن قبل أن تتحول توصيات الذكاء الاصطناعي إلى وجبة صحية ولذيذة وصالحة للأكل، هناك الكثير لنتعلمه وبعض القضايا المهمة التي يجب مراعاتها.
فهم حدود الذكاء الاصطناعيبالنسبة لجميع إمكانيات الذكاء الاصطناعي المذهلة، كان لدى بالاسيوس بعض الحقائق المهمة.
يوضح بالاسيوس: "أولًا، لا تستخدم أداة ذكاء اصطناعي عامة للبحث عن إجابة لشيء لا تفهمه. هذا أمر خطير بشكل خاص على عامة الناس"، حيث سيبحث معظمهم عن المساعدة في شيء ليسوا خبراء فيه.
ثانياً، لا تستخدم الذكاء الاصطناعي للحصول على نصائح طبية. قال بالاسيوس: "ليس هذا ما يجب أن نستخدم هذه الأدوات من أجله. إنها ليست بديلاً عن أخصائي الرعاية الصحية".
ووفق بيان علمي صادر عن جمعية القلب الأمريكية العام الماضي حول تقنية الذكاء الاصطناعي: "أظهرت أدوات التعلم الآلي نتائج واعدة، لكن الأبحاث لم تُظهر قدرتها على تحسين الرعاية بما يكفي لتبرير استخدامها على نطاق واسع في البيئات السريرية".
وأكد بالاسيوس أن الأبحاث المتعلقة بأدوات الذكاء الاصطناعي وفعاليتها في تخطيط الوجبات محدودة، لأن البحث يستغرق وقتاً طويلًا، وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تُحدّث بسرعة.
ووجدت دراسة اختبرت قدرة روبوت دردشة يعمل بالذكاء الاصطناعي على التوصية بأنظمة غذائية آمنة للحساسية.
الأنظمة الغذائية الآليةووجد التحليل الأولي لـ "الأنظمة الغذائية الآلية" أن الوجبات التي أوصى بها الذكاء الاصطناعي كانت متوازنة، ولكنها أيضاً رتيبة، وغير دقيقة، أحياناً في تفاصيل كميات الطعام وقيم الطاقة، وفي إحدى الحالات، غير آمنة.
وهذا العام، خلصت مراجعة بحثية إلى أنه على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي "قلل بشكل كبير من الأخطاء الشائعة في الطرق التقليدية" لتقييم الأنظمة الغذائية، إلا أنه أثار أيضاً تساؤلات حول الخصوصية ونقص التنوع في البيانات المستخدمة. لذا، لأي استخدام غير اعتيادي، التزم بالمحترفين البشريين الذين يفهمون احتياجاتك، كما ينصح بالاسيوس.
المصدر: موقع 24
كلمات دلالية: وقف الأب رمضان 2025 عام المجتمع اتفاق غزة إيران وإسرائيل عيد الفطر غزة وإسرائيل الإمارات الحرب الأوكرانية الذكاء الاصطناعي الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد على توقع الخصائص الكيميائية
طور باحثون تطبيقا أطلقوا عليه اسم "ChemXploreML" يتنبأ بالخصائص الكيميائية ويسرعها، دون الحاجة إلى مهارات برمجة متعمقة.
من الأهداف الأساسية المشتركة لمعظم باحثي الكيمياء الحاجة إلى التنبؤ بخصائص الجزيء، مثل درجة غليانه أو انصهاره. بمجرد أن يتمكن الباحثون من تحديد هذا التنبؤ بدقة، يصبحون قادرين على المضي قدمًا في عملهم، محققين اكتشافات تُفضي إلى أدوية ومواد وغيرها. مع ذلك، ارتبطت الطرق التقليدية للكشف عن هذه التنبؤات، تاريخيًا، بتكلفة باهظة، استنزاف الوقت والجهد المبذول في المعدات، بالإضافة إلى التمويل.
تمكن فرع من الذكاء الاصطناعي، يُعرف باسم التعلم الآلي machine learning (ML)، من تخفيف عبء التنبؤ بخصائص الجزيئات إلى حد ما، لكن الأدوات المتقدمة التي تُسرّع العملية بشكل أكثر فعالية، من خلال التعلم من البيانات الموجودة لإجراء تنبؤات سريعة للجزيئات الجديدة، تتطلب من المستخدم امتلاك مستوى عالٍ من الخبرة البرمجية. هذا يُشكّل عائقًا أمام العديد من الكيميائيين، الذين قد لا يمتلكون الكفاءة الحسابية اللازمة لاجتياز عملية التنبؤ.
للتخفيف من هذا التحدي، ابتكر باحثون في مجموعة "ماكغواير" للأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تطبيق ChemXploreML، وهو تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام يُساعد الكيميائيين على إجراء هذه التنبؤات المهمة دون الحاجة إلى مهارات برمجة متقدمة. هذا التطبيق متاح مجانًا وسهل التنزيل ويعمل على المنصات الرئيسية، كما أنه مصمم للعمل دون اتصال بالإنترنت، مما يُحافظ على خصوصية بيانات البحث.
وقد تم توضيح هذه التقنية الجديدة والمثيرة في مقال نُشر مؤخرًا في مجلة المعلومات والنمذجة الكيميائية Journal of Chemical Information and Modeling.
اقرأ أيضا... أداة ذكاء اصطناعي مجانية تعد تقارير طبية مثل الأنظمة التجارية
إحدى العقبات المحددة في مجال التعلم الآلي الكيميائي هي ترجمة البنى الجزيئية إلى لغة رقمية تفهمها أجهزة الكمبيوتر. يُؤتمت برنامج ChemXploreML هذه العملية المعقدة باستخدام "مُضمِّنات جزيئية" مدمجة قوية تُحوّل البنى الكيميائية إلى متجهات رقمية غنية بالمعلومات. بعد ذلك، يُطبّق البرنامج خوارزميات متطورة لتحديد الأنماط والتنبؤ بدقة بالخصائص الجزيئية، مثل درجات الغليان والانصهار، كل ذلك من خلال واجهة رسومية تفاعلية سهلة الاستخدام.
يقول أرافيند نيفاس ماريموثو، باحث في مجموعة ماكغواير والمؤلف الرئيسي للمقالة "يهدف ChemXploreML إلى تعميم استخدام التعلم الآلي في العلوم الكيميائية"، مضيفا "من خلال إنشاء تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام وقوي وقابل للعمل دون اتصال بالإنترنت، نضع أحدث النمذجة التنبؤية بين يدي الكيميائيين مباشرةً، بغض النظر عن خبراتهم البرمجية. هذا العمل لا يُسرّع البحث عن أدوية ومواد جديدة من خلال تسريع عملية الفحص وتخفيض تكلفتها فحسب، بل يفتح تصميمه المرن آفاقًا جديدة للابتكارات المستقبلية".
صُمم تطبيق ChemXploreML ليتطور مع مرور الوقت. لذا، مع تطور التقنيات والخوارزميات المستقبلية، يُمكن دمجها بسلاسة في التطبيق، مما يضمن للباحثين الوصول الدائم إلى أحدث الأساليب وتطبيقها. تم اختبار التطبيق على خمس خصائص جزيئية رئيسية للمركبات العضوية: نقطة الانصهار، ونقطة الغليان، وضغط البخار، ودرجة الحرارة الحرجة، والضغط الحرج، وحقق درجات دقة عالية وصلت إلى 93% لدرجة الحرارة الحرجة. كما أظهر الباحثون أن طريقة جديدة وأكثر إحكامًا لتمثيل الجزيئات كانت دقيقة تقريبًا مثل الطرق القياسية ولكنها كانت أسرع بما يصل إلى 10 مرات.
يقول ماريموثو: "نتصور مستقبلًا يُمكن فيه لأي باحث تخصيص وتطبيق التعلم الآلي بسهولة لحل تحديات فريدة، من تطوير مواد مستدامة إلى استكشاف الكيمياء المعقدة للفضاء بين النجوم".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
ترحيب كبير من لاعبي سيراميكا بـ عمرو السولية...صور