만족스럽고 건강하게 먹는 것? AI 영양사는 인간 영양사보다 당신을 더 잘 이해합니다
적당한 식단과 균형 잡힌 영양의 중요성에 대해서는 많은 말을 할 필요가 없지만, 그것을 어떻게 실천할지는 쉽지 않습니다. 더욱 합리적이고 건강하며 사람들의 취향에 더 부합하는 요리법을 얻기 위해 AI도 영양사의 대열에 합류했습니다.
건강한 식습관에 있어서 현대인들은건강 관리, 전문가 추천, 가장 완벽한 요리법이 키워드에는 상상을 초월하는 열정이 있습니다.
피트니스를 추구하는 사람들은 근육 증가를 추구하고 탄수화물이 적고 케톤이 많은 식단을 고수합니다. 미용을 중시하는 사람들은 빠른 체중 감량을 추구하며, 간헐적 단식과 코펜하겐 다이어트가 가장 인기가 많습니다. 수술 후 환자와 임산부는 입에서 입으로 전해지는 기장죽과 돼지 족발 수프에 세뇌당한다. 녹색 생활을 갈망하는 젊은이들과 불교도들은 채식주의를 옹호하며, 선택의 폭이 제한적인 상황에서도 신체적, 정신적 건강을 유지하기 위해 최선을 다합니다.
이렇게 많은 선택지 앞에서 과학적이고 합리적인 방법으로 이를 일치시킬 수 있을까? 일부 연구자들은 알고리즘과 빅데이터를 활용해 모든 사람에게 더 건강하고 영양가 있는 요리법을 추천하고 있습니다.
AI는 "사람을 보고 그들이 원하는 것을 제공하는 법"을 배웁니다.
위에서 언급한 보편적인 식단의 가장 큰 문제는 모든 사람의 체격, 취향, 지역 자원, 소비 수준이 다르다는 것입니다.
일부 블로거의 고품질 레시피에는 연어와 아보카도가 자주 사용되는데, 이 두 재료는 비싸고 일부 지역에서는 구하기 어려워 많은 사람들이 낙담하게 됩니다.
각 개인에게 맞춤형 식단 권장 사항을 제공하기 위해 많은 연구자들은 인공지능 기술을 도입하기도 했습니다.
미국 렌슬러 폴리테크닉 대학과 IBM 연구소의 연구진은 최근 개인별 선호도와 식단 요구 사항에 따라 맞춤형 요리법을 추천하는 개인화된 음식 추천 시스템인 pFoodReQ를 개발했습니다.
논문 주소: https://arxiv.org/pdf/2101.01775.pdf
저자들은 논문에서 기존의 식단 권장 방법에는 일반적으로 세 가지 주요 단점이 있다고 지적합니다.
- 사용자의 정확한 요구 사항을 이해하지 못함
- 알레르기와 영양 요구 사항의 중요한 요소를 고려하지 못함
- 다양한 음식 옵션을 기반으로 한 맞춤형 요리법은 없습니다.
본 연구에서 연구팀은 개인화된 음식 추천을 제안하고 이를 음식 지식 그래프(KG) 상의 제한된 질문에 대한 답변으로 간주하여 위의 문제들을 통합적인 방식으로 해결하고자 했습니다.
연구팀은 지식기반 질의응답(KBQA, Knowledge Base Question Answering)을 기반으로 개인화된 음식 추천 프레임워크를 제안했는데, 이는 질문과 답변을 통해 개인화된 음식을 추천하는 방식이다.
특히, pFoodReQ 시스템은 다음과 같은 사용자의 질문에 응답합니다. "빵이 포함된 좋은 아침 식사는 뭐예요?"그런 다음 KG에서 이 쿼리 조건을 충족하는 모든 요리법을 검색합니다. 그런 다음 이러한 요리법에 사용된 재료의 적합성을 평가했습니다.마지막으로 평점이 가장 높은 몇 가지 요리법을 추천합니다..
최종 검증 실험 결과, 연구진이 제안한 방법이 비개인화 방법보다 상당히 우수하며 더욱 관련성 있고 건강한 요리법을 추천할 수 있다는 것이 밝혀졌습니다.
수천 가지 레시피가 있는데, AI가 당신에게 맞는 요리만 추천해드립니다.
전반적으로 팀은 시스템을 구축했습니다.총 4단계가 포함되었습니다. 데이터 세트 생성, 벤치마크 질문 생성, 건강 지침 작성, 시스템 교육입니다.
1단계: 레시피 데이터 세트 생성
팀은 광범위한 식품 지식 그래프 FoodKG(FoodKG는 레시피, 식품 및 영양 데이터를 통합함)를 기반으로 벤치마크 QA 데이터 세트를 생성했습니다(아직 공개되지 않음).100만 개 이상의 요리법, 770만 개의 영양 정보 기록, 730만 개의 음식과 그 재료 및 영양 정보가 포함되어 있습니다.그리고 ADA 미국 당뇨병 협회가 권장하는 생활 방식 지침을 참조하세요.
데이터셋 다운로드: https://orion.hyper.ai/datasets/5615
저자에 따르면, 이것은 질문 답변 시스템을 지원하는 재료, 영양 정보, 요리법과 관련된 최초의 개인화된 음식 추천 데이터 세트입니다.
데이터 세트의 각 예는 사용자 쿼리, 식단 선호도, 사용자와 관련된 건강 지침, 기본 답변(예: 요리법 추천)으로 구성됩니다.
2단계: 벤치마크 문제 생성
사람들의 실제 식습관을 반영하는 질문을 얻기 위해,저자는 소셜 미디어 Reddit에 200개 이상의 요리법과 당뇨병 관련 질문을 수집했습니다.총 156개의 레시피 요청 게시물이 발견되었으며, 주로 다음 4가지 유형의 질문에 초점을 맞췄습니다.
- 어떤 재료를 먹을 수 있나요?
- 먹을 수 없는 성분은 무엇입니까?
- "저탄수화물"과 "고단백질" 중 어느 것이 추천되나요?
- "이탈리아 스타일"과 "지중해 스타일" 중 어떤 걸 추천하시나요?
이 게시물에서 질문이 제기된 방식을 토대로, 팀은 56개의 다양한 템플릿을 요약하고 이를 기반으로 몇 가지 벤치마크 질문을 생성했습니다.
3단계: 건강 가이드 작성
사전 준비가 완료되면 건강한 식단을 권장할 수 있습니다.
연구팀은 영양소와 미량 원소에 관한 ADA 라이프스타일 가이드라인에서 몇 가지 식품 관련 가이드라인을 선택하여 추가적인 식품 권장 사항으로 활용했습니다. 따라서 이 시스템의 추천 요리법은 모두 건강 지침을 준수하는 건강한 요리법입니다.
이러한 기준은 자연어로 작성되므로 구조화된 표현(예: 키-값 쌍을 저장하는 해시 테이블)으로 변환됩니다.
4단계: 개인화된 시스템 교육
개인화를 달성하기 위해 팀은 또한 쿼리 확장 및 알레르기 쿼리 문제를 각각 해결했습니다. 저자는 다음과 같이 믿는다효과적인 음식 추천 시스템은 식단 선호도와 건강 지침 내에서 개인의 필요를 존중해야 합니다.따라서 사용자 질의에 대해서는 추가적인 확장이 수행됩니다.
예를 들어, 사용자가 시스템에 질문을 합니다. 빵이 포함된 아침 식사 메뉴를 추천해 주세요.이 시스템은 사용자의 이전 질문, 식단 선호도, 식단 기록 등을 바탕으로 사용자의 식단 선호도를 파악하고, 단일 질문을 추가적인 개인화 요구 사항이 포함된 질문으로 자동 확장합니다.
확장된 쿼리는 다음과 같습니다."빵을 포함하고 땅콩은 없으며 탄수화물이 5g~30g 함유된 고품질 아침 식사가 권장됩니다."
이로 인해 시스템은 서로 다른 사용자가 같은 질문을 했을 때에도 서로 다른 요리법을 제안할 수 있습니다.
실험 결과: 다른 모델보다 우수함
연구팀은 8명의 평가자에게 50개의 질문으로 구성된 무작위 테스트를 제공하고, 재료 선호도(좋아하는 것과 싫어하는 것)와 적용 가능한 영양 지침을 포함한 사용자 페르소나를 제공하여 음식 추천에 대한 인간적 평가를 실시했습니다.
각 질문에 대해 BAMnet, P-BOW, P-MatchNN, pFoodReQ의 4가지 모델을 무작위 순서로 입력하여 답변을 얻었습니다. 각 답변에는 상위 3개의 요리법(검색된 요리법이 3개 이상인 경우), 재료 목록, 영양 성분이 포함되어 있습니다.
하지만 이 개인화된 식단 추천 시스템은 해당 팀의 연구의 첫 단계에 불과합니다. 저자들은 "앞으로 많은 과제가 남아 있습니다. 암묵적인 사용자 의도와 다양한 특수 사례를 처리하는 더욱 복잡한 응답 벤치마크가 필요합니다."라고 말했습니다.
AI 영양사는 중국인들에게 더 필요합니다
건강한 식단의 중요성은 자명한 사실이지만, 우리의 현재 식습관은 여전히 매우 건강에 해롭습니다.랜싯이 발표한 연구 보고서에 따르면, 중국은 세계 195개국 중 140위를 차지했습니다.
건강에 해로운 식습관을 근본적으로 바꾸려면 단순히 요리법을 추천하는 것 이상이 필요합니다. AI의 개입이 우리에게 더 많은 가능성을 가져다 줄 수 있을까? AI 영양사가 누릴 수 있는 몇 가지 장점은 다음과 같습니다.
기계의 추천에 직면했을 때 정신적 방어력을 낮추십시오.
많은 사람들은 인간 영양사나 피트니스 코치를 만날 때, 얼굴이나 사생활 문제로 인해 실제 식습관과 소비 수준을 밝히지 않을 수 있습니다.
하지만 AI 영양사를 활용한다면 이야기가 달라집니다. 심리적 부담을 내려놓고 AI에게 실제 필요한 것을 말하면 수천 가지 요리법 중에서 관심 있고 영양가 있는 요리를 찾아줍니다.
치트데이를 허용하고 메뉴를 동적으로 조정하세요
요즘 인터넷에는 영양 조합과 균형 잡힌 식단에 대한 대중 과학 기사가 넘쳐나지만, 독자들이 이를 실천하기에는 너무 어렵고 준수율도 낮습니다.
우리 모두는 요리법을 완벽하게 따르지 못하는 상황이나 사교 모임에 나가야 하는 상황에 직면합니다. AI는 이러한 변화에 따라 후속 요리법을 시기적절하게 조정하고 다양한 변화에 적응할 수 있습니다.
영양사의 공백을 메우고 건강 인식을 향상시키세요
국민들의 건강에 대한 인식이 높아지고 있지만, 우리나라 영양사 직업은 여전히 큰 격차에 직면해 있습니다.
한 조사에 따르면 일본에는 300명당 영양사가 1명 있다고 합니다. 미국에는 4,000명당 영양사가 1명 있습니다.중국에는 40만 명당 영양사가 한 명뿐입니다.
AI가 영양과 건강에 대한 완벽한 지식을 갖추게 되면, 누구나 언제 어디서나 24시간 식단에 대한 지침을 제공할 수 있는 개인 영양사를 가질 수 있습니다.
그러면 "오늘은 무엇을 먹을까?"라는 어려운 질문은 AI에게 맡기면 됩니다!
