Нейромережа за допомогою штучного інтелекту розпізнає кулінарні рецепти страв по фото.
Штучний інтелект легко підкорив ще одну досить творчу сферу – кулінарію. Дослідники з Массачусетського технологічного інституту (MIT) спільно з колегами з Лабораторії штучного інтелекту (CSAIL) представили систему під назвою Pic2Recipe, яка вміє складати список інгредієнтів і рецепт приготування страви, грунтуючись лише на його зображенні.
“Комп’ютерним зором продукти харчування в основному ігноруються, тому що у нас немає широкомасштабних наборів даних, необхідних для прогнозування, – пояснює Юсуф Айтар (Yusuf Aytar) з MIT. – Але навіть на перший погляд непотрібні фотографії в соціальних мережах можуть дати ціннее уявлення про звички і переваги щодо здоров’я і харчування “.
Для початку команда розробила базу даних Recipe1M, що містить понад мільйон зображень продуктів, а також алгоритми, необхідні для їх розпізнавання та отримання корисної інформації про них. Потім ці дані дослідники завантажили в нейромережу Pic2Recipe і навчили її шукати зв’язок між продуктами і рецептами, а потім створювати шаблони останніх.
Тобто, наприклад, якщо дати Pic2Recipe зображення готової їжі, то вона у відповідь порівняє його з іншими зображеннями з бази, відшукає список рецептів, а також видасть список необхідних для приготування інгредієнтів.
Поки Pic2Recipe працює найкраще з десертами, такими як печиво або кекси, в той час як більш складні страви і напої (типу коктейлів) даються їй трохи гірше. Автори зізнаються: система щосили намагається розпізнати набір інгредієнтів, загорнених в рулончик ролів, але виходить у неї це з середньою точністю в 65%.
Далі розробники хочуть навчити систему давати поради, що стосуються тонкощів приготування (наприклад, як порізати продукт – кубиками або соломкою, смажити овоч або використовувати його свіжим і так далі).
Потенційно Pic2Recipe може також розростися до ряду додатків, щоб користувачі могли відслідковувати щоденний раціон, рахувати калорії або перевіряти, чи правильно приготоване блюдо в ресторані.
Більш докладний опис розробки міститься на сайті проекту. Там же доступна демо-версія, яку будь-який користувач може використовувати, щоб протестувати технологію онлайн.
