Shazam для еды
Сотрудники Facebook в июне рассказали о собственном алгоритме, который способен узнать рецепт блюда по одной его фотографии. По словам экспертов, их разработка отличается от остальных тем, что на порядок лучше распознают все ингредиенты и то, как их обработали. Неудивительно, ведь ученые «скормили» нейросети миллионы фотографий еды.
Все предыдущие алгоритмы работали следующим образом: они пытались извлечь рецепт из фиксированного набора данных на основе оценки сходства изображения. Однако новый метод подразумевает промежуточный шаг — прогнозирование списка ингредиентов. Это помогает обеспечить дополнительное понимание того, как последние были обработаны, чтобы получилось финальное блюдо.
«Наш метод начинается с предварительного обучения кодера изображения и декодера ингредиентов, который предсказывает набор ингредиентов, используя визуальные особенности блюда, извлеченные из входного изображения, а также совместное использование этих ингредиентов. Затем мы обучаем кодировщик ингредиентов и декодер команд, которые генерируют название и инструкции по приготовлению блюда», — так разработчики описали работу своей нейросети.
Ученые отметили, что их новая система — только первый шаг к более серьезным алгоритмам, которые в будущем смогут оценивать количество калорий по фотографии. В настоящее же время существуют трудности с точным определением рецепта некоторых блюд. Например, ИИ пока с трудом понимает, что внутри круассана может находиться шоколад или джем. К тому же во время приготовления многие продукты сильно деформируются, что усложняет их идентификацию.
Черепашки-ниндзя не останутся голодными
Одна популярная пиццерия (Domino's) уже взяла на вооружение технологию искусственного интеллекта. Если верить ее рекламной кампании, ИИ будет проверять, насколько хорошо выглядит пицца перед отправкой клиенту. Правда, пока только в Австралии и Новой Зеландии.
Новая система DOM Pizza Checker, разработанная по технологии компании Dragontail Systems, работает следующим образом. В цехе к потолку подвешивается камера, направленная в сторону столов для нарезки и упаковки продукта. Специальное программное обеспечение анализирует изображение с камеры, распознает тип пиццы, анализирует распределение начинки и оценивает внешний вид блюда.
Если пицца успешно проходит своеобразную сертификацию качества, программа дает разрешение на доставку. В противном случае круглую лепешку выбросят (или ее съедят сами работники), а вместо нее сделают новую.
Зачем нужен этот алгоритм? По словам гендиректора компании, одна из главных жалоб клиентов заключается в том, что в реальности пицца выглядит хуже, чем на промофотографиях. Если система работает исправно, жителей Австралии и Новой Зеландии эта проблема больше не побеспокоит.
Щепоточка машинного обучения
Искусственный интеллект можно использовать не только для улучшения старых блюд, но и для создания новых вкусов. К такому выводу пришли сотрудники IBM Research совместно со специалистами по пищевым продуктам McCormick & Company — одной из крупнейших в мире компаний по производству специй.
По мнению экспертов, технологии ИИ идеально подходят для разработки новых специй. Алгоритмы могут обработать множество доступных данных, накопленных за десятилетия работы компании. Они анализируют всю информацию о сырье, формулах приправ, результатах потребительских тестов.
Основываясь на перечисленных сведениях, ПО подбирает новые сочетания ингредиентов для специй. Кроме того, алгоритмы находят возможное альтернативное сырье и при необходимости меняют формулы. Это позволяет значительно снизить время разработки новых продуктов.
Первые товары, созданные с помощью технологий машинного обучения, попадут на прилавки уже во второй половине 2019 года.
Прогноз вкуса
Gastrograph AI — платформа машинного обучения для прогнозирования и моделирования вкусовых предпочтений потребителей по продуктам и напиткам. Другими словами, эта программа заранее может рассказать производителям, понравится ли их новый товар покупателям или нет.
По словам разработчиков, алгоритм помогает оптимизировать вкус, аромат и текстуру своего продукта для целевой аудитории. Данные даже могут быть сегментированы по демографическим группам.
Чтобы узнать предпочтения людей, разработчики анализировали отзывы о продуктах питания и напитках. Дегустаторы из разных стран вводили свои впечатления после каждого приема пищи, тем самым создавая базу данных. На ее основе ИИ предсказывает, как потребители будут воспринимать новые продукты.
Интересно, что технологией уже успешно воспользовались американские пивовары. Они использовали Gastrograph AI, чтобы их напиток сохранял вкус с течением времени. Для этого представители компании Yards Brewing стали сажать перед барменом дегустаторов, которые вводили свои впечатления от напитка в специальное приложение. После этого пивовары узнавали, каким пиво должно быть на вкус на каждом этапе.
Это тоже интересно:
