Nazarbayev University зерттеушілері Орталық Азияға арналған алғашқы цифрлық тағам атласын ұсынды. Бұл құрал өңір халқының тамақтану рационы мен порция көлемін дәлірек бағалауға мүмкіндік береді. Жоба қоғамдық денсаулық пен тамақтану саласындағы ғылыми зерттеулердің сапасын арттыруға негіз бола алады.
Атлас NU жанындағы Орталық Азия тағам инновациялары зертханасы (Central Asia Food Innovation Lab, CAFI Lab) тарапынан әзірленген. Ол нутрициологиядағы маңызды түйткілдің бірін — өңір тұрғындарының нақты не және қандай көлемде тұтынатыны жөніндегі сенімді деректердің тапшылығын шешуге бағытталған. Зерттеушілердің айтуынша, порцияны бағалаудағы аз ғана ауытқудың өзі калория мен қоректік заттарды есептеуде елеулі қателікке әкеледі.
Бұған дейін мамандар көбіне Батыс немесе Шығыс Азияға тән дерекқорларға сүйеніп келген, бұл талдау дәлдігін төмендеткен. Ал Орталық Азияның тағам мәдениеті өзіндік ерекшелікке ие: қызыл ет, ұн және сүт өнімдері басым тұтынылады.
Жаңа атлас стандартталған тәсілге негізделіп, бұрын әзірленген екі дерек жиынтығын біріктіреді: Central Asian Food Dataset (CAFD) және Central Asian Food Scenes Dataset (CAFSD). Атлас 115 тағам түрін қамтиды — бешбармақ, палау, манты сияқты дәстүрлі ас түрлерінен бастап пицца, жарма өнімдері мен балмұздақ секілді күнделікті тағамдарға дейін. Әрбір өнім зертханалық жағдайда нақты өлшенген порциялармен цифрландырылған, бұл деректерді тамақтануды бағалауда эталон ретінде қолдануға мүмкіндік береді.
NU Медицина мектебінің ассистент-профессоры доктор Мэй Йен Чан атап өткендей: «Бұл жай ғана көрнекі анықтамалық емес. Атлас халықаралық стандарттарға сай және Орталық Азия зерттеушілеріне жаһандық деңгейде салыстырмалы деректер қалыптастыруға мүмкіндік береді».
Сонымен қатар, атлас калорияны тікелей есептемейді және қосымша талдауды қажет етеді. Авторлардың айтуынша, өңір тағамдарының құрамы мен дайындалу тәсілі әртүрлі, ал май, сорпа, тығыздық сияқты “жасырын” факторлар нақты есептеуді күрделендіреді. Теория бойынша калория мөлшері ингредиенттердің энергиясымен анықталады (мысалы: ақуыз бен көмірсуда — 4 ккал/г, майда — 9 ккал/г), алайда әр компонентті жеке өлшеу өмірде қиын. Сондықтан визуалды атластар — нақты есеп пен тәжірибелік шынайылық арасындағы ымыралы шешім: олар порция салмағын шамалап бағалауға мүмкіндік береді, бірақ белгілі бір қателік сақталады. Тіпті жасанды интеллект жүйелерінің өзі күрделі көпқұрамды тағамдарды талдауда әлі де шектеулерге тап болады.
Осылайша, жобаның мәні калория есептеумен ғана шектелмейді. Атлас ең алдымен порцияларды стандарттау мәселесін шешеді — бұл болмаса, нақты диеталық зерттеулер мен цифрлық нутрициологияның дамуы мүмкін емес.
Ғылыми бағыттан бөлек, жоба жасанды интеллектке негізделген медициналық қосымшаларды дамытуға жол ашады. Жинақталған деректер тағамды сурет арқылы танитын, оның тағамдық құндылығын бағалайтын және денсаулық саласындағы цифрлық құралдардың жұмысын қамтамасыз ететін машиналық оқыту модельдерін үйретуге қолданылып жатыр — мобильді қосымшалардан бастап телемедицина платформаларына дейін.
Зерттеу нәтижелері Nutrients, IEEE Access және Scientific Reports сияқты халықаралық ғылыми журналдарда жарияланған және ашық қолжетімді. Қазір зерттеу тобы жобаны кеңейту жұмысын жалғастырып, қосымша қаржыландыру көздерін қарастыруда. Мақсат — алынған нәтижелерді Қазақстан халқы үшін нақты практикалық шешімдерге айналдыру.
