QuickCalo Kaloriyi Nasıl Hesaplıyor? Yöntem, Veri Kaynakları ve Sınırlar

Son güncelleme: 16 Ekim 2026 · Hazırlayan: QuickCalo Ekibi

Yapay zekâ yemek fotoğrafını nasıl analiz ediyor?

QuickCalo'da yemek fotoğrafı telefonda küçültülür, sunucumuz üzerinden Google'ın Gemini ailesinden bir yapay zekâ modeli ile analiz edilir, sonuç sabit referans değerleriyle kontrol edilir ve onayına sunulur. Adım adım:

1. Fotoğraf ya da metin: Tabağını uygulamanın kamerasıyla çekersin ya da "Yazarak ekle" ile ne yediğini yazarsın.
2. Telefonda hazırlık: Fotoğraf yaklaşık 320–512 piksele küçültülür ve JPEG olarak yeniden kodlanır; bu sırada konum gibi ek (EXIF) bilgiler silinir. Yazdığın metindeki gram ve mililitre değerleri ayrıca okunur.
3. Şifreli gönderim: İstek HTTPS ile QuickCalo sunucusuna (Cloudflare Workers üzerinde çalışır) gider.
4. Yapay zekâ tahmini: Sunucu isteği Google'ın Gemini ailesinden bir yapay zekâ modeli iletir. Model yiyecekleri, porsiyon türünü, yaklaşık gramı, kaloriyi ve proteini tahmin eder; sonuç seçtiğin dilde gelir.
5. Referans kontrolü: Sonuç, porsiyon ve içecek yoğunluğu gibi sabit referans değerleriyle karşılaştırılır; mantıksız derecede düşük ya da yüksek değerler düzeltilir.
6. Önbellek: Aynı girdinin sonucu 1 saat önbellekte tutulur; aynı fotoğraf ya da metin tekrar gönderilirse aynı sonuç döner. Önbellekte fotoğraf değil, yalnızca sonuç tutulur.
7. Onay ekranı: Yemek adını, porsiyonu ve kaloriyi görür, gerekirse düzeltir ve kaydedersin. Kayıt telefonunda tutulur.

Porsiyon ve gram fotoğraftan nasıl tahmin ediliyor?

Porsiyon, yapay zekânın yiyeceğin tabakta kapladığı yeri tabak, kase, bardak ve çatal gibi bilinen nesnelerle karşılaştırmasıyla tahmin edilir. Model her sonuç için bir porsiyon türü (ör. tabak, adet, dilim, içecek) ve yaklaşık gram ya da mililitre verir.

Yazarak eklediğinde "200 g" ya da "330 ml" gibi miktarlar yazarsan bu değerler tahminde dikkate alınır. Onay ekranında porsiyonu yarımdan iki buçuk porsiyona kadar değiştirebilir ya da miktarı gram olarak girebilirsin.

QuickCalo hangi veri kaynaklarını kullanıyor?

QuickCalo'nun tariflerindeki besin değerleri, malzeme gramlarından USDA FoodData Central ve TürKomp verileriyle hesaplanır. Kalori, Atwater katsayılarıyla (protein ve karbonhidrat için gram başına 4, yağ için 9 kcal) bulunur.

• USDA FoodData Central: ABD Tarım Bakanlığı'nın besin bileşimi veritabanı.
• TürKomp: Türkiye'nin Ulusal Gıda Kompozisyon Veri Tabanı.

Fotoğraf ve metin analizinde tahmini yapay zekâ modeli yapar; sunucudaki sabit referans değerleri yalnızca aykırı sonuçları düzeltmek için kullanılır.

Kalori hedefi ve protein referansı nasıl hesaplanıyor?

Önerilen günlük kalori, Mifflin-St Jeor formülüyle bulunan bazal metabolizma hızının aktivite düzeyiyle çarpılmasıyla hesaplanır; kilo vermek için bundan en fazla 500 kcal çıkarılır, almak için 300 kcal eklenir.

• Kilo verirken önerilen açık, haftada vücut ağırlığının %1'i ve en fazla 1 kg kaybı geçmeyecek şekilde sınırlanır.
• Önerilen kalori kadınlar için 1200, erkekler için 1500 kcal'nin altına inmez.
• 18 yaş altı, hamilelik ve VKİ 18,5'in altında kalan hedeflerde kişisel kalori önerisi ve hedef tarihi gösterilmez.
• Hedef tarihi tek bir gün değil, bir tarih aralığı olarak gösterilir; çünkü herkesin vücudu farklı ilerler.

Protein referansı varsayılan olarak kilo başına 1,6 g'dır; aktivitene göre 1, 1,4, 1,8, 2 g/kg seçeneklerinden birini seçebilirsin. VKİ 30 ve üzerindeyse hesap, boya göre VKİ 25'e denk gelen kiloyla yapılır.

Kalori uygulaması yanlış hesaplarsa ne yapmalıyım?

QuickCalo yanlış hesaplarsa sonucu kaydetmeden önce onay ekranında düzeltebilirsin:

• Yemek adı yanlışsa: Adı düzelt; analiz yeni adla yenilenir. Her analizde ilk isim düzeltmesi ücretsizdir, sonrakiler günlük haktan bir analiz kullanır.
• Porsiyon yanlışsa: Porsiyonu ya da gramı değiştir; kalori buna göre yeniden hesaplanır.
• Kalori yanlışsa: Kaloriyi doğrudan elle değiştir.
• Fotoğraf kötü çıktıysa: Yeniden çek; bu yeni bir analiz sayılır.

Fotoğrafta yemek tanınmazsa ne olur?

QuickCalo fotoğrafta ya da yazdığın metinde yiyeceği tanıyamasa da çoğu zaman bir tahmin döndürür ve onay ekranını açar. Sonuç döndüren her analiz günlük hakkından sayılır; sonucu kaydetmek zorunda değilsin. Analiz bir bağlantı ya da sunucu hatası yüzünden sonuç vermezse hak düşmez. Yemek yanlış tanındıysa onay ekranında adını düzeltebilirsin.

Yapay zekâ kalori tahmininin bilinen sınırları neler?

Yapay zekâ kalori tahmininin en büyük sınırı, fotoğrafta görünmeyen şeyleri bilememesidir. Özellikle şu durumlarda sonucu dikkatle kontrol et:

• Görünmeyen yağ, tereyağı ve sos: Pişirmede kullanılan yağ kaloriyi belirgin biçimde artırır ama görünmez.
• Karışık tabaklar ve tencere yemekleri: Malzemelerin oranı tahmin edilemez.
• İçi dolu yemekler: Mantı, dolma, börek gibi yemeklerde iç harç görünmez.
• Kötü ışık ve açı: Karanlık ya da çok yandan çekilmiş fotoğraflarda yiyecekler karışabilir.
• Porsiyon derinliği: Derin kaplardaki miktar fotoğrafta az görünebilir.

Fotoğrafım ne oluyor?

Fotoğrafın galerine ve öğün kayıtlarına kaydedilmez; küçültülüp EXIF bilgileri silinerek yalnızca analiz için sunucumuza gönderilir ve sunucu onu bir depoya kaydetmez. Ayrıntılar Gizlilik Politikası'nda.

Yöntem hakkında sık sorulan sorular

Kaynaklar

• USDA FoodData Central
• TürKomp – Ulusal Gıda Kompozisyon Veri Tabanı
• Google Gemini API modelleri — model ailesi hakkında Google'ın resmî sayfası