{"id":9185,"date":"2025-03-14T16:59:31","date_gmt":"2025-03-14T15:59:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tidycode.it\/?p=9185"},"modified":"2025-03-14T16:59:32","modified_gmt":"2025-03-14T15:59:32","slug":"progetto-software-ai-nutrizionisti","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tidycode.it\/en\/progetto-software-ai-nutrizionisti","title":{"rendered":"Progetto Software AI per Nutrizionisti"},"content":{"rendered":"\n

Progetto Software AI per Nutrizionisti<\/h1><\/div>\n\n\n\n
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Scopri il nostro software per nutrizionisti con AI e automazione: calcolo macro, allergeni e piani alimentari. <\/p>\n\n\n\n

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<\/span><\/a><\/span><\/a><\/div>\n\n\n\n
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\"Progetto<\/div>\n\n\n\n
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Nel mondo della nutrizione digitale, l’innovazione \u00e8 fondamentale. <\/p>\n\n\n\n

Con l\u2019integrazione di intelligenza artificiale<\/a><\/strong>, automazione avanzata<\/a><\/strong> e una gestione dati ottimizzata<\/strong>, abbiamo sviluppato un software all’avanguardia che rivoluziona il modo in cui i nutrizionisti creano piani alimentari personalizzati.<\/p>\n\n\n\n

Questo progetto ha richiesto un’accurata combinazione di tecnologie e metodologie di sviluppo<\/strong> per fornire un sistema completo, in grado di analizzare dati nutrizionali, calcolare fabbisogni energetici e generare schede alimentari dettagliate.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"Progetto<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Le tecnologie utilizzate<\/h2>\n\n\n\n

Per rendere la piattaforma pi\u00f9 stabile, veloce e precisa, abbiamo utilizzato:<\/p>\n\n\n\n

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01.<\/p>\n\n\n\n

Python<\/a><\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n
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01.<\/p>\n\n\n\n

per la gestione del dataset alimentare e l’integrazione delle API.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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02.<\/p>\n\n\n\n

OpenAI API<\/a><\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n
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02.<\/p>\n\n\n\n

per l\u2019arricchimento delle informazioni su allergeni e acidi grassi.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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03.<\/p>\n\n\n\n

Laravel<\/a><\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n
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02.<\/p>\n\n\n\n

per lo sviluppo del portale nutrizionisti.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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04.<\/p>\n\n\n\n

Filament<\/a><\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n
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02.<\/p>\n\n\n\n

per la gestione avanzata del database.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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05.<\/p>\n\n\n\n

Nginx<\/a><\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n
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02.<\/p>\n\n\n\n

per l\u2019ottimizzazione e la sicurezza delle API.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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06.<\/p>\n\n\n\n

GitLab <\/a>& CI\/CD<\/a><\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n
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02.<\/p>\n\n\n\n

per il deploy automatico del software.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Processo<\/h2>\n\n\n\n

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01.<\/h2>\n\n\n\n

L\u2019intelligenza artificiale per il miglioramento del dataset alimentare<\/h2>\n\n\n\n

Uno degli aspetti pi\u00f9 innovativi di questo software \u00e8 l’integrazione dell’intelligenza artificiale<\/a> per il miglioramento del dataset alimentare. Il punto di partenza \u00e8 stato un dataset fornito dal CREA (Consiglio per la ricerca in agricoltura e l’analisi dell’economia agraria)<\/strong>, che \u00e8 stato arricchito con informazioni aggiuntive su:<\/p>\n\n\n\n