Искусственный интеллект научили предлагать рецепты по фотографиям готовой еды

Новое в СХД

Разработка ученых МТИ может подсказать, из каких ингредиентов создано блюдо, которое сфотографировал пользователь. Решение может не только стать популярным среди простых пользователей, но и поможет лучше ориентироваться в кулинарных особенностях различных стран или слоев общества.


Искусственный интеллект поможет выбрать рецепт

Ученые Массачусетского технологического института (МТИ) разработали программу, которая может рассказать о рецепте приготовления и ингредиентах блюда по его фотографии. Одновременно с серьезным эффектом для обычных пользователей, решение может принести огромную пользу исследователям. Анализируя выкладываемые в социальные сети фото еды, система искусственного интеллекта, получившая название Pic2Recipe, даст срез о гастрономических особенностях жителей тех или иных стран, регионов и социальных групп.

«Кажущиеся нам бесполезными, фотографии в социальных сетях могут дать ценное представление о привычках ухода за здоровьем и диетических предпочтениях, — сказал постдок МТИ Юсуф Айтар (Yusuf Aytar). — Пока же исследования в этой области с помощью современных технологий ведутся не очень успешно, так как отсутствуют сколько-нибудь значительные объемы данных для анализа».

Проект ведут две лаборатории МТИ — компьютерных наук и искусственного интеллекта — в сотрудничестве с Катарским исследовательским институтом.

Очередной шаг к умной кухне

Ученые признают, что появление интернета стимулировало рост числа подобных исследований. Но все существующие аналоги нового решения имеют существенные недостатки. Например, швейцарская разработка Food-101 распознает изображения пищи лишь с 80-процентной точностью. Причиной тому — ограниченная база данных готовой пищи.

Похожая проблема и у программы, созданной в Городской университете Гонконга. Там база данных больше, чем у швейцарских коллег и насчитывает 110 тыс. изображений и 65 тыс. рецептов, но все они относятся к китайской кухне.

Разработка ученых поможет создавать умных помощников, которые будут помогать кулинарными советами, опираясь на содержимое холодильника

Проект исследователей МТИ серьезно расширяет базы данных: в институте прошерстили множество специализированных веб-сайтов, что помогло создать базу с миллионом рецептов. На их основе была создана обученная нейронная сеть, которая способна находить закономерности в изображениях пищи и рецептах, а также используемых ингредиентах. Pic2Recipe выдает пользователю свою версию предполагаемых исходных продуктов, однако пользователи могут предложить программе и свой вариант.

«Только представьте себе людей, которые могут фотографировать еду в ресторане, а придя домой они уже знают, как ее приготовить!», — восхитился разработкой коллег Кристоф Траттнер (Christoph Trattner), доцент департамента новых медиа-технологий Венского университета.

Создатели решения отмечают, что на этом этапе оно отлично справляется с распознаванием десертов, в частности — различной выпечки, но пока испытывает трудности с менее распространенными продуктами, вроде суши или смузи. Цель на ближайшую перспективу — научить искусственный интеллект определять способ приготовления (тушили пищу или жарили), а также добавить вариативности в рецептах на тот случай, если у пользователя не будет под рукой необходимых ингредиентов.

В отдаленном будущем возможно создание умного помощника по кухне, который мог бы предлагать рецепты, опираясь на содержимое холодильника и диетические предпочтения хозяина.