Doy tabağını nasıl okur? Yapay zekâ ile yemek tarama, adım adım

Doydum’da bir tabağı taradığında ne olur?

Kısa hali tek nefeste anlatılır: Fotoğrafı çekersin, Doy okur, sen de onun işini kontrol edersin. Uzun hali altı adım ve her birinin bir sebebi var.

1. Çek. Fotoğrafı Doydum’un kendi kamerasıyla çekersin.
2. Kırp. Kadrajı tabağa göre daraltırsın.
3. İpucu ver. İstersen kameranın göremediği şeyleri birkaç kelimeyle yazarsın.
4. Tahmin. Fotoğraf bir yapay zekâ modeline, Google’ın Gemini modeline gider (Gemini cevap veremezse Anthropic’in Claude modeline). Model her kalemi gramı, kalorisi ve makrolarıyla, bir de güven düzeyiyle adlandırır.
5. Kontrol. Her kalemi görür, yanlışı düzeltir, tabakta olmayanı silersin.
6. Kaydet. Öğün gününe eklenir, fotoğrafı galerine girer, Doy’un çiftliğinde de bir sıra ekilir.

Günde 30 tabağa kadar tarama yapabilirsin. Listeden bir yemek yazmak ya da galerinden bir öğünü kopyalamak tarama hakkından düşmez. Taramanın kısa bir tanıtımını ana sayfamızda da bulabilirsin.

Doydum’un neden kendi kamerası, kırpma adımı ve ipucu alanı var?

Kendi kameramızı yaptık, çünkü fotoğrafın çekildiği an göründüğünden daha önemli. Yarısı masa, yarısı telefon ekranı, bir köşesi de başkasının tabağı olan aceleci bir kare, modele daha başlamadan bir bulmaca verir. Doydum’un kamerasında tabağı kadraja alır ve çekersin; kare doğrudan kırpma ekranına geçer.

Kırpma, sessiz kahramandır. Masa örtüsünü, sana ait olmayan ekmek sepetini ve yanındakinin bardağını kırpıp atmak, modele tam olarak hangi yemeği okuması gerektiğini söyler. Öğününle birlikte saklanan fotoğraf da derli toplu olur; galerinde geriye doğru kaydırırken bunun kıymetini anlarsın. Fotoğraf telefonundan çıkmadan önce en fazla 1.280 piksel boyutunda, sıkıştırılmış bir JPEG’e küçültülür. Bu, bir tabağı okumak için fazlasıyla yeterli ve göndermesi çok daha hafif.

İpucu ise isteğe bağlı, en fazla birkaç kelime; ama bazen en büyük farkı o yaratır. Fotoğraf bir yemeğin yüzeyini gösterir, ipucu ise yüzeyin sakladığını anlatır:

• “Tereyağında pişti” ya da “zeytinyağında kızardı”
• “Çaya iki şeker attım”
• “Yarım porsiyon” ya da “yaklaşık üçte ikisini yedim”
• “Ev yapımı, az yağlı kıyma”
• “İçi peynirli ıspanaklı”

Model ipucunu fotoğrafla birlikte okur; öğrenmen gereken özel bir biçim yok. Bir arkadaşına anlatır gibi yaz, yeter.

Yapay zekâ geriye ne gönderir?

Model bütün tabak için tek bir sayı döndürmez. Tanıdığı her kalemi adlandırır; her birine gram, kalori, protein, karbonhidrat, yağ ve bir güven düzeyi verir. Bir de tabağa, bir insanın ona diyeceği gibi bir ad koyar. Tahmini kontrol edilebilir kılan da bu kalem kalem liste: Her sayının nereden geldiğini tam olarak görürsün.

Aşağıda, basit bir öğle yemeğinin taramadan sonra nasıl görünebileceğine dair temsilî bir örnek var. Değerler kalori cetvelimizden alındı; gerçek bir tarama porsiyonları senin fotoğrafına göre tahmin eder.

Her satırın bir de güven düzeyi var. Genel güven düşük olduğunda Doy bunu kaydetmeden önce sana söyler; böylece hangi satırlara ikinci kez bakman gerektiğini bilirsin. Cevaplar uygulamanın dilinde gelir: Türkçe ya da İngilizce.

Tahmin yoldayken Doy ne yapar?

Bir tahmin biraz zaman alır ve biz dönüp duran bir yükleme simgesi istemedik. Okuma işini, küçük bir masanın başında, piksellerle Doy üstleniyor:

1. Masanın kenarının arkasından bir telefon çıkarır.
2. El fenerini açar, bir gözünü kısar ve nişan alır.
3. Deklanşör parlar, Doy gözlerini kırpar.
4. Bir tarama çizgisi tabağın üstünden geçerken Doy gözleri kocaman açılmış, bir kaşı havada okur.
5. Sayılar hazır olunca makrolar uçarak telefona girer.
6. Sonra yemeğe tepki verir.

Bunların hiçbiri bir hüküm değil. Pazı göstermek, enerji patlamasından “daha iyi” değildir; hepsi Doy’un ne yediğini gördüğünü söyleme biçimi. iPhone’unun ayarlarında Hareketi Azalt açıksa Doy gösterinin tamamı yerine sakin pozlarda kalır.

Tahmini nasıl kontrol edip düzenlersin?

Sen aksini söyleyene kadar tahmin bir taslaktır. Kontrol ekranında her kalemi dilediğin gibi değiştirebilirsin:

• Gramı değiştir. Kalori ve makrolar miktarı takip eder; porsiyonu düzeltmek o satırdaki her şeyi düzeltir.
• Olmayanı sil. Model yemediğin bir limon dilimini gördüyse onu çıkar.
• Tabağa ad ver. Model “Mercimek çorbası ve ekmek” gibi bir ad önerir; sonradan tanıyacağın bir adla değiştirebilirsin.
• Kaçanı kaydet. Fotoğrafa giremeyen şeyleri, mesela fotoğraftan önce içtiğin ayranı, yemek listesinden kaydedebilirsin.

Kaydettiğinde Doy lokmasını alır, öğün gününe eklenir ve Doy’un çiftliğinde bugünün tarhına bir sıra ekilir. Sayılara daha yakından bakmak istersen yapay zekâ ile kalori hesaplamanın doğruluğu rehberimiz konuya daha derinlemesine giriyor.

Fotoğraftan yapılan bir tahmin neyi görür, neyi göremez?

Taramaya doğru sebeplerle güvenmeni isteriz; o yüzden işte dürüst tablo. Bir fotoğrafı okuyan model bazı şeylerde iyidir, bazı şeylere ise tamamen kördür.

Aynı yemek de mutfaktan mutfağa değişir. Bir lahmacun küçük ve ince de olabilir, büyük ve cömert de; ev yapımı bir mercimek çorbasının üstünde kızdırılmış tereyağı olabilir de olmayabilir de. Yoğurtlu mantıda yoğurdun altında kaç mantı olduğunu bir fotoğraf sayamaz. Model makul bir tahmin yapar; senin kontrolün ve ipucun bu yüzden önemli. Sonucu düzenleyebileceğin özenli bir tahmin olarak gör, asla kesin bir sayım olarak değil.

Paketli yiyeceklerde daha iyi araç barkod: Ürünün kendi etiket bilgisini Open Food Facts üzerinden okur. Nasıl çalıştığını barkod ile kalori hesaplama rehberimizde anlattık.

Tabağının fotoğrafına ne olur?

Senin öğünün; o yüzden fotoğrafın tam olarak nereye gittiğini anlatalım:

• Fotoğraf, sadece istediğin tahmin için Google’ın Gemini modeline (Gemini cevap veremezse Anthropic’in Claude modeline) gönderilir.
• Öğünü kaydedersen fotoğraf onunla birlikte saklanır; böylece öğün galerin her tabağı en yeniden başlayarak gösterebilir.
• Öğünü silersen fotoğrafı da onunla birlikte gider (o öğünün başka bir güne kopyalanmış hali fotoğrafı hâlâ gösteriyorsa, fotoğraf kopyada kalır).
• Tarama başarısız olursa ya da kaydetmeden kontrol ekranından çıkarsan fotoğraf silinir.
• Hesabını Ayarlar’dan sildiğinde önce fotoğrafların silinir.

Doydum’da reklam da izleme SDK’sı da yok; tüm verilerini Ayarlar’dan JSON olarak dışa aktarabilirsin. Ayrıntıların hepsi gizlilik sayfamızda.

Yapay zekânın iyi okuyacağı bir fotoğraf nasıl çekilir?

Birkaç küçük alışkanlık modelin işini epey kolaylaştırır:

• İlk lokmadan önce çek. Dolu bir tabak, yarısı yenmiş bir tabaktan daha kolay okunur.
• Işık bul. Gün ışığı en iyisidir; loş bir ortamdaysan tabağı ışığa yaklaştır.
• Önce tabağın tamamını al, sonra kırp. Tabağın kenarları, boyutu tahmin etmeye yardım eder.
• Hafif bir açı ver. Düz tabaklarda tepeden çekmek işe yarar; hafif bir açı ise bir kâsenin ya da bardağın derinliğini gösterir.
• Çatal kadrajda kalsın. Tabağın yanındaki bir çatal, ölçek hakkında fikir verir.
• Her taramada tek öğün. İki kişinin tabağı aynı karede olursa hangisinin kime ait olduğunu ayırmak zorlaşır.
• Saklı olanı söyle. Yağ, tereyağı, şeker, iç dolgular ve porsiyon: Kısa bir ipucu hepsini kapsar.

Bir tabak bir türlü iyi taranmıyorsa da sorun değil. Yemek listesinde ara ya da galerinden benzer bir öğünü kopyala, sonra gramları ayarla. Fotoğrafla kayıttan en iyi şekilde yararlanmak için fotoğraftan kalori hesaplama rehberimize de göz atabilirsin.

Merak edilenler