Почему ИИ-приложения для подсчета калорий ошибаются в оценке вашего рациона

По данным Vademecum, исследование, представленное на конференции NUTRITION 2026, показало: популярные приложения для подсчёта калорий с ИИ-распознаванием блюд по фото систематически занижают энергетическую ценность еды — в среднем примерно на треть. Для тех, кто ведёт дневник питания и опирается на смартфон как на главного «калькулятора» рациона, это значит одно: цифра на экране и реальная тарелка расходятся на сотни килокалорий, и такая разница способна перевернуть любую стратегию снижения веса.

Что намерили в лаборатории

Учёные собрали 102 заранее приготовленных блюда с энергетической ценностью от 592 до 1 211 ккал (в среднем — 60 г углеводов, 61 г жиров, 36 г белка), пересчитали состав по национальным таблицам химического состава, а затем отправили их фотографии четырём приложениям: MyFitnessPal, LoseIt!, CalAI и Appediet. Все четыре показали статистически значимое занижение: сильнее всего ошибся CalAI (минус 345 ккал в среднем), затем LoseIt! (минус 333) и MyFitnessPal (минус 327). Самым аккуратным оказался Appediet — его отклонение составило 252 ккал, но и это снова почти треть порции.

По макронутриентам картина тоже характерная: LoseIt! и CalAI «урезали» углеводы примерно на 14 г, а жиры занижали абсолютно все четыре приложения — в среднем на 30 г. По углеводам между ними была умеренная или хорошая согласованность, а вот по калорийности, жирам и белку — низкая. У MyFitnessPal и LoseIt! обнаружился системный перекос: чем реально плотнее блюдо, тем точнее его определяет приложение. То есть ИИ неплохо «видит» жирную основу и хуже справляется с лёгкими салатами и овощными рагу.

Что это значит на кухне

Разница в 250–345 ккал — это, простите за кулинарную наглядность, полторы столовые ложки оливкового масла или приличная горсть грецких орехов. Если вы ориентируетесь на цифру «600 ккал», а в тарелке на самом деле 900, ни планетарная диета, ни сбалансированный рацион до 1700 ккал не отработают как задумано: дефицит просто не складывается. Авторы работы прямо сравнивают погрешность ИИ с погрешностью классических дневников самоотчёта — там и там недосчитываем примерно треть калорийности.

Отдельный сигнал — мартовское исследование Университета Атлас, где пять ИИ-моделей составляли план питания против профессионального диетолога. Нейросети стабильно выдавали рацион с заниженной калорийностью и несбалансированным нутриентным профилем. То есть проблема не только в распознавании готового блюда по фотографии — ИИ пока плохо «считает» рацион в целом.

На что переключиться прямо сейчас

Камеру в смартфоне рано списывать со счетов — она удобна в дороге и при оценке чужих блюд в кафе, но как единственный инструмент учёта я бы её не оставляла. Самая честная стратегия — кухонные весы на ключевых ингредиентах (макароны до варки, сыр, мясо, масло), таблицы калорийности для базовых продуктов и сверка с приложением раз в неделю «вручную». Appediet из четвёрки показал меньшую ошибку, но и он далеко не эталон — разброс у него тот же, просто скромнее.

Если вы склонны к строгому учёту, имеет смысл смотреть не на итоговую цифру, а на её верхнюю границу: добавлять 25–30% как поправку на системную ошибку. Тогда дневник перестанет врать в вашу пользу, а стратегия снижения веса наконец начнёт работать так, как вы рассчитывали.