Nauka dla Społeczeństwa

29.03.2024
PL EN
26.07.2017 aktualizacja 26.07.2017

Sztuczna inteligencja podaje przepis na danie na podstawie zdjęcia

Fot. Fotolia Fot. Fotolia

Wystarczy zdjęcie posiłku zamieszczone na Facebooku, by sztuczna inteligencja rozpoznała potrawę i podała na nią przepis - informuje serwis „EurekAlert”.

Fotografowanie jedzenia i zamieszczanie jego zdjęć w internecie należy do ulubionych zajęć użytkowników mediów społecznościowych. Mało który odbiorca poświęcił tego rodzaju twórczości tyle uwagi, co naukowcy z Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) przy Massachusetts Institute of Technology (USA). Ich zdaniem analiza ogromnej liczby zdjęć może pomóc w nauce przepisów oraz lepszym zrozumieniu nawyków żywieniowych ludności.

Internet ogromnie zwiększył możliwości prowadzenia badań dotyczących żywności i żywienia. W roku 2014 szwajcarscy naukowcy stworzyli zestaw danych Food-101 i wykorzystali do opracowania algorytmu rozpoznawania obrazów żywności z dokładnością do 50 proc., a później 80 proc. Jednak ograniczeniem wydawała się ilość dostępnych danych. Co prawda baza danych uniwersytetu w Hongkongu obejmuje ponad 110 000 zdjęć i 65 000 przepisów (z których każdy zawiera listę składników i instrukcje), ale dotyczy tylko kuchni chińskiej.

Wspólnie z kolegami z katarskiego Qatar Computing Research Institute (QCRI), Amerykanie z MIT opracowali i wyszkolili system sztucznej inteligencji o nazwie Pic2Recipe. Jako źródło danych wykorzystali strony internetowe All Recipes oraz Food.com, tworząc obejmującą ponad milion przepisów bazę Recipe1M. Pozwoliło to sieci neuronowej osiągnąć niespotykaną wcześniej sprawność w wiązaniu wyglądu potraw z ich domniemanym składem.

Teraz Pic2Recipe wystarczy zdjęcie dania, aby przewidzieć, z jakich składników je przyrządzono i zaproponować przepis na podobny specjał. Program ma swoją stronę demonstracyjną (Pic2Recipe!), na której można sprawdzić jego działanie – na własnych zdjęciach. Szczególnie dobrze radzi sobie z deserami, jak ciasteczka czy muffinki (najczęściej spotykanymi w jego bazie danych), gorzej – z bardziej wyszukanymi, jak sushi czy smoothie. Trudności sprawiają zwłaszcza sytuacje, gdy na podobnie wyglądającą potrawę jest wiele przepisów.

Po udoskonaleniu systemu mógłby on na przykład proponować smakowite danie znając nasze preferencje dietetyczne oraz listę składników w lodówce. Albo – na podstawie podobnych przepisów - podpowiedzieć właściwe proporcje, gdy znamy składniki potrawy, ale nie wiemy, ile czego potrzeba.

Wyniki badań zostaną przedstawione jeszcze w tym miesiącu na konferencji Computer Vision and Pattern Recognition w Honolulu.(PAP)

pmw/ agt/

Przed dodaniem komentarza prosimy o zapoznanie z Regulaminem forum serwisu Nauka w Polsce.

Copyright © Fundacja PAP 2024