Искусственный интеллект научили предлагать рецепты по фотографиям готовой еды
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.
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.
Другие новости на эту тему
Читать полностью
Новости
Интервью
Фёдор Прохоров:
Сбер дает доступ к своему облачному суперкомпьютеру и искусственному интеллекту
