Новости

Блюдо от ИИ: нейросеть-кулинар будет раздавать советы по приготовлению пищи

Нейросети продолжают удивлять своими творческими успехами. Сегодня роботы, напомним, успешно осваивают журналистику и литературную деятельность, а также делают успехи в музыке и живописи.
Неудивительно, что искусственный интеллект легко покорил ещё одну довольно творческую сферу – кулинарию. Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) совместно с коллегами из Лаборатории искусственного интеллекта (CSAIL) представили систему под названием Pic2Recipe, которая умеет составлять список ингредиентов и рецепт приготовления блюда, основываясь лишь его изображении.
Интернет является чрезвычайно ценным инструментом для учёных, поскольку он даёт им готовый источник слов, изображений и звуков для создания всех видов баз данных. При правильной индексации и аннотации данные в Интернете становятся основой для создания программного обеспечения для распознавания лиц, голосовых интерфейсов и вообще работы с искусственным интеллектом. Однако, когда дело доходит до кулинарии, технологии немного отстают.

"Компьютерным зрением продукты питания в основном игнорируются, потому что у нас нет широкомасштабных наборов данных, необходимых для прогнозирования, — поясняет Юсуф Айтар (Yusuf Aytar) из MIT. – Но даже на первый взгляд бесполезные фотографии в социальных сетях могут дать ценное представление о привычках и предпочтениях в отношении здоровья и питания".


 
Для начала команда разработала базу данных Recipe1M, содержащую более миллиона изображений продуктов, а также алгоритмы, необходимые для их распознавания и получения полезной информации о них. Затем эти данные исследователи загрузили в нейросеть Pic2Recipe и обучили её искать связи между продуктами и рецептами, а затем создавать шаблоны последних.
То есть, к примеру, если дать Pic2Recipe изображение готовой пищи, то она в ответ сопоставит его с другими изображениями из базы, отыщет список рецептов, а также выдаст список необходимых для приготовления ингредиентов.
Пока Pic2Recipe работает лучше всего с десертами, такими как печенье или кексы, в то время как более сложные блюда и напитки (типа коктейлей) даются ей чуть хуже. Авторы признаются: система изо всех сил пытается распознать набор ингредиентов, закатанных в рулончик роллов, но получается у неё это со средней точностью в 65%.
Кроме того, нейросети ещё предстоит научиться различать разные вариации одного и того же блюда – к примеру, лазаньи с различными начинками.

Далее разработчики хотят обучить систему давать советы, касающиеся тонкостей приготовления (к примеру, как порезать продукт – кубиками или соломкой, потушить овощ или использовать его свежим и так далее).
Потенциально Pic2Recipe может также разрастись до ряда приложений, чтобы пользователи могли отслеживать ежедневный рацион, считать калории или проверять, правильно ли приготовлено блюдо в ресторане.
Более подробное описание разработки содержится на сайте проекта. Там же доступна демо-версия, которую любой пользователь может использовать, чтобы протестировать технологию онлайн.
К слову, ранее была представлена нейросеть-кулинар, адаптирующая рецепты блюд под традиции определённой кухни.
Читайте также
Если бы парни заполучили машину времени: подборка научных мемов
Если бы парни заполучили машину времени: подборка научных мемов
Подборка новых и вечных научных мемов.
Как человек отключает естественный отбор?
Как человек отключает естественный отбор?
Обратная сторона современной гуманистической медицины — порча генофонда
История шестиногого монстра, созданного для армии США
История шестиногого монстра, созданного для армии США
Вооруженные силы США потратили миллионы долларов на разработку гигантских шестиногих шагающих грузовиков в 1980-х годах.