AI-Powered Smart Pantry for Predictive Meal Planning and Food Waste Minimization
Notice bibliographique
Résumé
Running a kitchen efficiently these days isn’t easy between busy schedules, constant meal decisions, and trying not to waste food, it can get overwhelming fast. That’s where SmartBite comes in. It’s an AI-powered web app built to make cooking and kitchen management feel effortless, smarter, and a lot more fun. Developed with Next.js and Firebase and powered by Genkit, SmartBite brings Google’s Gemini and Veo models to do some pretty advanced stuff like scanning grocery receipts using OCR, recognizing multiple pantry items through image detection, and even predicting when your fresh produce might go bad. What truly sets SmartBite apart is its team of AI agents that help you at every step of your food journey, from grocery shopping and meal planning to cooking and keeping track of your nutrition. These agents can whip up recipe ideas based on what you already have, your tastes, and your diet, build flexible meal plans, and even guide you through recipes with AI generated images, voice narration, and quick summary videos. But SmartBite does not stop there it also acts as a personal health and financial coach, studying your grocery habits to give practical advice on budgeting and eating better, while keeping everything smooth and easy to use. Thanks to its modular, workflow based design, SmartBite is built to grow and adapt making it perfect for more advanced, context-aware applications in the future. In short, it’s not just a kitchen helper; it’s a lifestyle upgrade that cuts food waste, eases decision fatigue, and promotes healthier, more sustainable living paving the way for a smarter, more mindful approach to food and home life.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».