Salta al contingut
Panotxa
ca
Prova-ho gratis

La ciència

Què passa quan fas una foto del teu àpat

Tots els passos entre la foto i el resultat. Primer en paraules clares; a sota, les fórmules, el que hem mesurat i els límits que coneixem.

Mira el vídeo de 90 segons

Revisat el 26 de setembre de 2026, amb l'app tal com funciona avui.

La ciència en 90 segons

Els mateixos passos que aquesta pàgina, amb un plat de veritat.

El que diu el vídeo
  1. Què hi ha darrere d'una foto? 90 segons sobre com Panotxa llegeix un àpat.
  2. Tot comença al mòbil. La foto es redueix i perd les dades amagades, com ara la teva ubicació.
  3. Una sola lectura de la IA. Google Gemini omple més de 50 camps, amb un grau de confiança per a cada part.
  4. Les racions són estimacions. Sense bàscula ni base de dades d'aliments: valors típics del que veu. L'oli és difícil de veure, el que hi ha a sota queda amagat i no hi ha cap referència de la mida del plat.
  5. Set parts, una puntuació. Una fórmula fixa pondera el que ha vist la IA: equilibri 42 %, processament 23 %, begudes 10 %, completesa 10 %, ració 8 %, extres 7 % i el sucre, que resta.
  6. 70 % fórmula, 30 % IA. La valoració global del model compta, però mana la fórmula transparent. Qualitat del plat d'1 a 99.
  7. El resultat, en paraules. Quatre zones, d'«A millorar» a «Excel·lent», amb un consell per a la pròxima vegada.
  8. Ho pots corregir. Afegeix context i es torna a analitzar. Canvia el nom d'un plat i les fotos següents se'n recordaran.
  9. Les tendències t'entrenen. L'Impuls segueix la teva última setmana; l'Hàbit, les sis últimes.
  10. El que hem mesurat. 15 plats puntuats per una nutricionista i per l'app: 11,9 punts de diferència de mitjana, sobre 100 (15 plats propis, una nutricionista, setembre de 2026).
  11. Cada número, amb la seva font: panotxa.com/ca/science.

De la foto al resultat, pas a pas

La IA s'encarrega de mirar. Tot el que ve després és aritmètica fixa, que amb les mateixes respostes sempre dona el mateix resultat, i la tens aquí sota.

  1. El mòbil prepara la foto

    Abans de pujar-la, l'app la redueix a 1080 píxels com a màxim pel costat llarg i la torna a desar. Així desapareixen les dades amagades que hi afegeix la càmera, inclòs el lloc on es va fer.

  2. Una sola lectura de la IA

    El servidor la redueix a 768 píxels com a màxim i l'envia al model Gemini de Google (avui, Gemini 3.5 Flash-Lite) amb unes instruccions fixes, el tipus d'àpat i la teva llengua. La resposta té més de 50 camps amb nom: quin plat és, els ingredients, com es reparteix el plat entre verdura, fruita, cereals i proteïna, quant de processat porta, com s'ha cuinat, la ració, la beguda i el grau de confiança del model en cada part.

  3. Comprovacions

    Si la confiança del model que la foto mostra menjar no arriba al 60 %, no es puntua res. La foto d'unes restes (closques, ossos, pells) es llegeix com el menjar que t'has menjat, amb poca confiança en la ració. Una taula servida per a diverses persones compta una ració per a tu. Si a la foto hi ha diversos plats, t'ensenya el que ha trobat i espera que li donis el vistiplau abans de puntuar.

  4. Set subpuntuacions

    Una fórmula fixa converteix la resposta en set subpuntuacions de 0 a 100: equilibri, processament, ració, begudes, sucre, extres i completesa. El que el model no tenia clar (confiança per sota de 60) compta menys.

  5. Primer la fórmula, després la IA

    La puntuació del plat és un 70 % fórmula i un 30 % l'estimació global del mateix model, sempre entre 1 i 99. Si un àpat té diversos plats, les dades s'ajunten abans de puntuar, de manera que un peix amb una amanida compta com un àpat equilibrat i no com dos d'incomplets. Quan acabes l'àpat, una segona lectura de la IA amb tots els plats aporta aquest 30 %.

  6. El resultat, en paraules

    La puntuació cau en una de quatre zones, d'A millorar a Excel·lent, amb consells per a la pròxima vegada. En el mode Hàbits veus la paraula, no el número.

Nota tècnica: els camps i la fórmula

Les instruccions demanen una resposta en JSON amb claus fixes. Un test del codi falla si algun canvi en les instruccions deixa fora algun dels 56 camps que llegeix la fórmula.

Equilibri = 0,18 × part de verdura + 0,22 × part vegetal + 0,25 × qualitat de la proteïna + 0,18 × cereal integral (0 o 100) + 0,17 × fruita (0 o 100), més fins a 10 punts per varietat de colors.

Processament comença a 100 i perd 15 punts per cada nivell NOVA per sobre d'1, 12 si és fregit, 8 si és arrebossat i fins a 20 per l'oli visible. Les coccions suaus sumen: cru 10, al vapor 8, bullit 6, al forn o a la planxa 4, saltat 2.

Puntuació d'un plat principal = 0,42 × equilibri + 0,23 × processament + 0,08 × ració + 0,10 × begudes + 0,07 × extres + 0,10 × completesa, menys fins a 4,5 punts per sucre afegit o postres. Després, un 70 % d'això més un 30 % de l'estimació del model.

Aquests pesos són els de la configuració actual (v5). Es van calibrar per primer cop el gener de 2026 amb les puntuacions d'una nutricionista que col·labora amb nosaltres.

D'on surten la ració i els nutrients

Panotxa no pesa el menjar ni el busca en cap base de dades de composició d'aliments. La mateixa lectura de la IA que identifica el plat n'estima també la ració en grams, les calories, les proteïnes, els hidrats, el greix, la fibra i el sucre afegit, a partir de valors típics dels aliments que reconeix, i diu fins a quin punt està segura de les calories.

Per això tots els números són estimacions. En el mode Hàbits, el que ve per defecte, no veus mai calories: el resultat depèn sobretot del que hi ha al plat i de com s'ha cuinat, i la ració pesa un 8 % en la puntuació. El mode Fitness sí que ensenya els números.

Gairebé tot s'arregla amb una nota curta. «Afegeix context» accepta coses com «Cuinat amb oli d'oliva» o «Porció de restaurant (~1,5×)», i el plat es torna a analitzar amb la nota.

Nota tècnica: coherència no és precisió

Les calories i els macronutrients han de quadrar entre ells. A la nostra prova de setembre de 2026, proteïnes × 4 + hidrats × 4 + greix × 9 va quedar a menys d'un 20 % de les calories indicades a les 25 fotos de menjar.

Això demostra que els números són coherents, no que coincideixin amb el plat. No tenim àpats pesats per comparar-los, així que no publiquem cap xifra de precisió per a les calories ni els grams.

El que una foto no pot veure

  • L'oli, la mantega o el sucre que queden a la cocció o en una salsa.
  • El que hi ha sota la capa de dalt: l'arròs sota un curri, el farciment d'una empanada.
  • L'escala. Sense res per comparar, un plat petit de prop i un de gran de lluny poden semblar iguals.
  • El que hi ha en un got o una tassa: llet o beguda vegetal, amb sucre o sense.

Com es calcula la puntuació

La puntuació respon una sola pregunta: com ha anat aquest àpat, per al tipus d'àpat que és? Les referències surten de la ciència de la nutrició publicada: el Plat per Menjar Saludable de Harvard per a l'equilibri i la classificació NOVA per al processament.

Pesos en un àpat principal

  • Equilibri42 %Verdura, fruita, cereals integrals, qualitat de la proteïna, aliments vegetals en general i varietat de colors.
  • Processament23 %Els quatre nivells NOVA, més fregits, arrebossats i oli visible. Les coccions suaus sumen.
  • Begudes10 %Aigua 100, begudes sense sucre 90, alcohol 50, begudes ensucrades 40. Sense beguda és neutre.
  • Completesa10 %Bona proteïna juntament amb verdura o fruita, millor que qualsevol de les dues sola.
  • Ració8 %Racions moderades i menys densitat energètica. En una taula compartida compta la teva ració, no la de tota la taula.
  • Extres7 %Fermentats, fruita seca i llavors, oli d'oliva.
  • Sucre−4,5El sucre afegit o unes postres resten fins a 4,5 punts.

Per què un 70 % fórmula i un 30 % IA

La fórmula és transparent i estable: amb les mateixes respostes, sempre la mateixa puntuació. L'estimació global del model capta el que una fórmula fixa no veu, com un plat que és millor o pitjor que la suma de les parts. Amb la IA limitada a un 30 %, mana la fórmula.

Quatre zones

  • Excel·lentde 80 a 99
  • Béde 60 a 79
  • Regularde 40 a 59
  • A millorard'1 a 39

Justa amb la vida real

  • Un mos entre hores es jutja com el que és: una poma o un grapat de fruita seca poden puntuar alt tots sols.
  • Un cafè o un got d'aigua sols es puntuen com a beguda, i per això apuntar-los no t'enfonsa el dia.
  • En una paella compartida compta una ració per a tu, no tota la paella.
  • Les indicacions d'una nutricionista amb qui et connectis adapten els consells. Les instruccions li prohibeixen canviar la puntuació.
Nota tècnica: mossos entre hores i begudes

L'equilibri d'un mos entre hores comença a 50 i suma per cada part bona: fruita 35, verdura 25, fruita seca o llavors 25, fermentats 20, bona proteïna 20, cereals integrals 15. No es demana completesa, i la penalització per sucre es duplica.

Una beguda sola es puntua com a beguda: aigua 100, sense sucre 90, alcohol 50, ensucrada 40, menys 15 per sucre afegit, 10 per ultraprocessat i 10 si és tipus batut o postres. Un cafè sol queda al voltant de 90.

Com es calculen els teus objectius

El mode Hàbits no fixa cap objectiu de calories. El mode Fitness sí, a partir d'equacions publicades i valors per defecte que pots canviar.

Despesa en repòs
L'equació de Mifflin-St Jeor amb el teu pes, alçada, edat i sexe: 10 × kg + 6,25 × cm − 5 × edat, i després + 5 en homes o − 161 en dones.
Despesa diària
La despesa en repòs × un factor d'activitat, d'1,2 (sedentari) a 1,9 (molt actiu).
Objectiu de calories
La despesa diària menys o més el ritme setmanal que triïs, a 7.700 kcal per quilo, i mai per sota de 1.200 kcal al dia si vols perdre pes.
Despesa en repòs mesurada
Si un professional amb qui et connectes registra un valor mesurat, per exemple amb una bàscula de composició corporal, substitueix l'equació mentre esteu connectats.
Proteïna
1,2 g per quilo de pes per defecte, ajustable de 0,5 a 3,5 g/kg, o per quilo de massa magra si registres el percentatge de greix. Com a referència: 0,8 g/kg és el mínim de l'Institute of Medicine, d'1,0 a 1,2 g/kg el que es recomana a la gent gran (ESPEN), d'1,4 a 2,0 g/kg a qui fa exercici (ISSN) i de 2,3 a 3,1 g/kg de massa magra durant una dieta amb entrenament (ISSN, Helms).
Hidrats i greix
Un 45 % i un 30 % de l'objectiu de calories, dins dels marges que l'Institute of Medicine considera acceptables (del 45 al 65 % i del 20 al 35 %).
Fibra
14 g per cada 1.000 kcal, la base de la ingesta adequada de l'Institute of Medicine.
Pes
La casella del pes mostra la teva mitjana de 7 dies, perquè una lectura diària pot variar un quilo o més per l'aigua i el menjar. El temps fins al teu objectiu surt de la tendència mesurada, no de la regla de les 7.700 kcal.

Són equacions per a poblacions, i el que necessites tu pot ser diferent. La regla de les 7.700 kcal per quilo és una simplificació: la pèrdua de pes s'alenteix a mesura que el cos s'adapta (Hall i col·laboradors, 2011), i per això les projeccions fan servir el teu pes mesurat.

Precisió i límits: el que hem mesurat

El 24 de setembre de 2026 vam passar la configuració de producció (el mateix model, les mateixes instruccions i la mateixa fórmula) per un conjunt fix de fotos nostres, i vam comparar els resultats amb les puntuacions d'una nutricionista i amb dos revisors d'IA independents.

La puntuació
En 15 plats, la puntuació de Panotxa va quedar de mitjana a 11,9 punts de la de la nutricionista, en l'escala de 0 a 100 (correlació de 0,85). Va coincidir amb ella en la zona de 5 dels 15 plats, i en cap no se'n va allunyar més d'una zona.
On se separa
La diferència segueix un patró. Panotxa és més estricta amb els plats més sans (ella en va posar set a Excel·lent i Panotxa cap) i més benèvola amb els fregits o processats. Els altres models d'IA que vam provar van mostrar la mateixa diferència, així que la solució és a la fórmula, no a canviar de model.
Menjar o no
Va distingir bé les 25 fotos, incloses unes maquetes de menjar de plàstic i un camp de gira-sols.
Detalls inventats
Els revisors van comprovar 158 afirmacions concretes de l'app sobre les fotos. Un 11 % no se sostenien amb la foto, gairebé sempre un ingredient probable però invisible, com l'oli d'oliva.
Calories i grams
Sense mesurar. No tenim àpats pesats per comparar-los, així que no publiquem cap xifra de precisió.

La nutricionista i Panotxa, plat a plat

La nutricionista i Panotxa, plat a platGràfic de dispersió de 15 plats. Puntuacions de la nutricionista i de Panotxa: 70 i 73, 30 i 42, 80 i 70, 20 i 39, 30 i 39, 50 i 73, 60 i 49, 50 i 40, 60 i 65, 90 i 78, 80 i 62, 80 i 78, 90 i 71, 100 i 79, 80 i 76.002020404060608080100100Puntuació de la nutricionistaPuntuació de Panotxamateixa puntuació
15 plats propis, una nutricionista, 24 de setembre de 2026. Els punts per sobre de la línia discontínua: Panotxa va puntuar més alt.
Com es va fer la prova

37 fotos: 16 plats nostres (15 amb la puntuació de la nutricionista), 3 casos límit, 6 fotos de coses que no són menjar i 12 fotos de cartes i taulells. Només fotos pròpies o amb llicència oberta, mai fotos d'usuaris.

Els dos revisors van ser OpenAI GPT-6 Sol i Anthropic Claude Opus 5.5, cap dels quals no és el model que fa servir Panotxa. Les seves puntuacions no es van acostar a les de la nutricionista més que les de Panotxa, així que per a la qualitat només ens refiem de les d'ella.

Llegeix aquestes xifres com una orientació, no com una garantia: 15 plats i una nutricionista és una mostra petita. Passem la mateixa prova a cada model nou abans de plantejar-nos fer-lo servir.

Corregir-ho, i què passa amb les teves correccions

La IA s'equivocarà. Corregir-la és un toc, i tota la resta s'actualitza.

Canvia el nom
Toca el títol, escriu el nom correcte i el plat es torna a analitzar amb aquest nom.
Afegeix context
«Afegeix context» accepta una nota com «Tros de pa no fotografiat» i torna a analitzar el plat amb la nota.
Revisa el que ha vist
En una foto amb diversos plats, «El que hem vist» els enumera. Treu-ne un, o afegeix el que falta amb «Ens hem deixat alguna cosa», abans que es puntuï res.
Respon una pregunta
Quan dubta, pregunta: «És realment…?» si un plat pot ser dues coses diferents, o «És tot teu?» en una taula compartida.
Tot s'actualitza
Les puntuacions, els totals i el teu Impuls i Hàbit es recalculen després de cada correcció.

Com es reaprofiten les correccions

Els noms que corregeixes es recorden. Abans de cada foto nova, el model rep fins a 5 de les teves correccions dels últims 90 dies, perquè la pròxima vegada prefereixi la teva versió. És l'única manera com es reaprofiten: Panotxa no entrena cap model d'IA amb els teus àpats.

Les teves fotos

  • Es redueixen al mòbil i perden les dades amagades, inclosa la ubicació, abans de pujar-les.
  • S'envien a l'API de Gemini de Google només per analitzar-les, a 768 píxels com a màxim pel costat llarg.
  • No es fan servir per entrenar models d'IA, ni nosaltres ni Google: les seves condicions de pagament ho exclouen.
  • Es guarden perquè puguis veure els teus àpats, i s'esborren quan elimines el compte.
  • Les peticions i respostes de la IA es registren per poder trobar i arreglar les respostes dolentes.
  • Un professional només les veu si t'hi connectes i decideixes compartir-hi els àpats.
Tots els detalls a la política de privacitat →

Referències

Els treballs publicats en què es basen les fórmules i els valors d'aquesta pàgina.

  1. Despesa en repòs en el mode Fitness

    Mifflin MD, St Jeor ST, Hill LA, et al. A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals. Am J Clin Nutr. 1990;51(2):241-247.

    doi.org/10.1093/ajcn/51.2.241

  2. Els quatre nivells de processament

    Monteiro CA, Cannon G, Levy RB, et al. Ultra-processed foods: what they are and how to identify them. Public Health Nutr. 2019;22(5):936-941.

    doi.org/10.1017/S1368980018003762

  3. L'equilibri del plat

    Harvard T.H. Chan School of Public Health. Healthy Eating Plate.

    nutritionsource.hsph.harvard.edu/healthy-eating-plate/

  4. Mínim de proteïna, marges d'hidrats i greix, fibra

    Institute of Medicine. Dietary Reference Intakes for Energy, Carbohydrate, Fiber, Fat, Fatty Acids, Cholesterol, Protein, and Amino Acids. National Academies Press; 2005.

    doi.org/10.17226/10490

  5. Proteïna per a qui fa exercici i durant una dieta

    Jäger R, Kerksick CM, Campbell BI, et al. International Society of Sports Nutrition Position Stand: protein and exercise. J Int Soc Sports Nutr. 2017;14:20.

    doi.org/10.1186/s12970-017-0177-8

  6. Proteïna per a la gent gran

    Deutz NEP, Bauer JM, Barazzoni R, et al. Protein intake and exercise for optimal muscle function with aging: Recommendations from the ESPEN Expert Group. Clin Nutr. 2014;33(6):929-936.

    doi.org/10.1016/j.clnu.2014.04.007

  7. Proteïna per quilo de massa magra

    Helms ER, Aragon AA, Fitschen PJ. Evidence-based recommendations for natural bodybuilding contest preparation: nutrition and supplementation. J Int Soc Sports Nutr. 2014;11:20.

    doi.org/10.1186/1550-2783-11-20

  8. Per què la regla de les 7.700 kcal és només un punt de partida

    Hall KD, Sacks G, Chandramohan D, et al. Quantification of the effect of energy imbalance on bodyweight. Lancet. 2011;378(9793):826-837.

    doi.org/10.1016/S0140-6736(11)60812-X

  9. Google no entrena amb les dades de l'API de pagament

    Google. Gemini API Additional Terms of Service, “How Google Uses Your Data” (Paid Services).

    ai.google.dev/gemini-api/terms

Comença amb el teu proper àpat

Prova-ho gratis

7 dies de prova gratis · Sense targeta