Как работает система Pic2Recipe, разработанная в MIT. Какие возможности открывает использование ИИ для анализа фотографий еды. Почему важно создавать большие базы данных рецептов и изображений блюд. Как искусственный интеллект может стать помощником на кухне.
Революция в мире кулинарии: ИИ создает рецепты по фотографиям
Исследователи из Массачусетского технологического института разработали систему искусственного интеллекта Pic2Recipe, способную анализировать фотографии блюд и предлагать подходящие рецепты. Эта технология открывает новые возможности в мире кулинарии и может изменить наш подход к приготовлению пищи.
Как работает Pic2Recipe?
Система Pic2Recipe использует нейронные сети для анализа изображений еды. Вот ключевые этапы ее работы:
- Анализ фотографии блюда
- Определение ингредиентов
- Поиск похожих рецептов в базе данных
- Предложение наиболее подходящих вариантов рецептов
Преимущества использования ИИ в кулинарии
Использование искусственного интеллекта для анализа фотографий еды открывает ряд интересных возможностей:
- Быстрый поиск рецептов понравившихся блюд
- Отслеживание пищевых привычек
- Помощь в планировании питания
- Изучение кулинарных традиций разных культур
База данных Recipe1M: основа для обучения ИИ
Для обучения системы Pic2Recipe исследователи создали масштабную базу данных Recipe1M, содержащую более миллиона рецептов. Почему это так важно для развития ИИ в кулинарии?
Значение больших баз данных для обучения ИИ
Большие наборы данных критически важны для создания эффективных систем искусственного интеллекта. В случае с кулинарией, это позволяет:
- Улучшить точность распознавания ингредиентов
- Расширить разнообразие предлагаемых рецептов
- Учесть особенности различных кухонь мира
Особенности базы данных Recipe1M
База данных Recipe1M отличается от предыдущих аналогов следующими характеристиками:
- Объем: более 1 миллиона рецептов
- Разнообразие: блюда различных кухонь мира
- Детализация: подробные списки ингредиентов и инструкции
Точность работы Pic2Recipe: достижения и ограничения
Система Pic2Recipe демонстрирует впечатляющие результаты, но у нее есть и определенные ограничения. Рассмотрим подробнее, с какими задачами она справляется лучше всего, а где возникают сложности.
С чем Pic2Recipe справляется отлично?
Система показывает высокую точность при работе с определенными категориями блюд:
- Десерты (печенье, кексы, торты)
- Простые блюда с четко различимыми ингредиентами
- Популярные блюда, широко представленные в базе данных
Где возникают трудности?
Некоторые типы блюд и ситуации вызывают затруднения у системы:
- Сложные блюда со множеством ингредиентов (например, суши)
- Смешанные блюда (салаты, смузи)
- Блюда с похожими рецептами (различные вариации лазаньи)
Перспективы развития ИИ в кулинарии
Разработчики Pic2Recipe не останавливаются на достигнутом и планируют дальнейшее совершенствование системы. Какие улучшения могут ожидать пользователей в будущем?
Расширение возможностей анализа
Планируется научить систему распознавать дополнительные параметры блюд:
- Способы приготовления (тушение, жарка, варка)
- Различные варианты одних и тех же продуктов (виды грибов, сортов лука)
- Текстуру и консистенцию ингредиентов
Создание «умного помощника» на кухне
Исследователи рассматривают возможность превращения Pic2Recipe в полноценного кулинарного ассистента. Что он сможет делать?
- Предлагать рецепты на основе имеющихся в холодильнике продуктов
- Учитывать пищевые предпочтения и ограничения пользователя
- Рассчитывать пищевую ценность блюд
- Адаптировать рецепты под конкретные нужды (например, уменьшение калорийности)
Практическое применение ИИ в кулинарии
Использование искусственного интеллекта в кулинарии открывает широкие возможности для обычных пользователей. Как эта технология может помочь в повседневной жизни?
Помощь в приготовлении блюд из ресторана
Многие люди хотели бы научиться готовить блюда, которые они пробовали в ресторанах. Как Pic2Recipe может помочь в этом?
- Анализ фотографии блюда из ресторана
- Определение основных ингредиентов
- Предложение похожих рецептов для приготовления дома
Контроль питания и диеты
- Анализ фотографий ежедневного рациона
- Подсчет примерной калорийности блюд
- Отслеживание баланса питательных веществ
Влияние ИИ на кулинарную индустрию
Развитие технологий искусственного интеллекта в кулинарии может оказать значительное влияние на всю индустрию. Какие изменения могут произойти?
Новые возможности для шеф-поваров и рестораторов
ИИ может стать полезным инструментом для профессионалов кулинарной сферы:
- Анализ популярности блюд на основе фотографий в социальных сетях
- Создание новых рецептов с учетом трендов и предпочтений аудитории
- Оптимизация меню и планирование закупок
Изменения в пищевой промышленности
Технологии ИИ могут повлиять на производство продуктов питания:
- Разработка новых продуктов на основе анализа потребительских предпочтений
- Оптимизация рецептур для улучшения вкусовых качеств и пищевой ценности
- Создание персонализированных продуктов питания
Этические вопросы использования ИИ в кулинарии
Развитие технологий искусственного интеллекта в сфере питания поднимает ряд этических вопросов. Какие проблемы могут возникнуть и как их решать?
Конфиденциальность данных о питании
Использование ИИ для анализа пищевых привычек может вызывать опасения по поводу сохранности личной информации:
- Необходимость защиты данных о рационе пользователей
- Ограничение доступа третьих лиц к информации о питании
- Обеспечение анонимности при использовании больших данных для исследований
Влияние на традиционные кулинарные практики
Широкое распространение ИИ в кулинарии может повлиять на традиционные способы приготовления пищи:
- Риск утраты уникальных региональных рецептов
- Необходимость сохранения культурного разнообразия в кулинарии
- Поиск баланса между инновациями и традициями в гастрономии
Будущее кулинарии с искусственным интеллектом
Развитие технологий ИИ в сфере питания открывает захватывающие перспективы. Какие инновации могут ожидать нас в ближайшем будущем?
Персонализированное питание
ИИ может помочь создать индивидуальные планы питания, учитывающие множество факторов:
- Генетические особенности человека
- Состояние здоровья и медицинские показания
- Уровень физической активности
- Вкусовые предпочтения
Умные кухонные приборы
Интеграция ИИ в бытовую технику может изменить процесс приготовления пищи:
- Холодильники, предлагающие рецепты на основе имеющихся продуктов
- Плиты, автоматически регулирующие температуру и время приготовления
Заключение: новая эра в мире кулинарии
Развитие искусственного интеллекта в сфере кулинарии открывает широкие возможности для инноваций и улучшения качества питания. Системы вроде Pic2Recipe — это только начало большого пути, который может привести к революционным изменениям в нашем подходе к еде и приготовлению пищи.
Однако важно помнить, что технологии должны дополнять, а не заменять традиционные кулинарные практики. Сохранение культурного разнообразия в гастрономии, развитие кулинарных навыков и поддержание связи между людьми через совместное приготовление и употребление пищи остаются важными аспектами нашей жизни.
Будущее кулинарии с искусственным интеллектом выглядит многообещающим, и нам предстоит найти баланс между инновациями и традициями, чтобы создать более здоровое и увлекательное гастрономическое будущее для всех.
Рецепт с фото — Etsy Турция
Etsy больше не поддерживает старые версии вашего веб-браузера, чтобы обеспечить безопасность пользовательских данных. Пожалуйста, обновите до последней версии.
Воспользуйтесь всеми преимуществами нашего сайта, включив JavaScript.
Найдите что-нибудь памятное, присоединяйтесь к сообществу, делающему добро.
( 1000+ релевантных результатов, с рекламой Продавцы, желающие расширить свой бизнес и привлечь больше заинтересованных покупателей, могут использовать рекламную платформу Etsy для продвижения своих товаров. Вы увидите результаты объявлений, основанные на таких факторах, как релевантность и сумма, которую продавцы платят за клик. Узнать больше. )Искусственный интеллект предлагает рецепты на основе фотографий еды | MIT News
Есть несколько вещей, которые пользователи социальных сетей любят больше, чем заполнять свои каналы фотографиями еды.
Тем не менее, мы редко используем эти изображения для чего-то большего, чем быстрая прокрутка на наших мобильных телефонах.
Исследователи из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) считают, что анализ подобных фотографий может помочь нам изучить рецепты и лучше понять привычки людей в еде. В новой работе с Катарским институтом компьютерных исследований (QCRI) команда обучила систему искусственного интеллекта под названием Pic2Recipe смотреть на фотографию еды, предсказывать ингредиенты и предлагать похожие рецепты.
«В компьютерном зрении еда в основном игнорируется, потому что у нас нет крупномасштабных наборов данных, необходимых для прогнозирования», — говорит Юсуф Айтар, постдоктор Массачусетского технологического института, написавший статью о системе в соавторстве с профессором Массачусетского технологического института Антонио Торральба. «Но, казалось бы, бесполезные фотографии в социальных сетях на самом деле могут дать ценную информацию о привычках в отношении здоровья и диетических предпочтениях».
Документ будет представлен в конце этого месяца на конференции Computer Vision and Pattern Recognition в Гонолулу. Аспирант CSAIL Ник Хайнс был ведущим автором вместе с Амайей Сальвадор из Политехнического университета Каталонии в Испании. В число соавторов входят постдок CSAIL Хавьер Марин, а также ученый Ферда Офли и директор по исследованиям Ингмар Вебер из QCRI.
Как это работает
Сеть стимулировала огромный рост исследований в области классификации данных о пищевых продуктах, но в большинстве из них использовались гораздо меньшие наборы данных, что часто приводит к большим пробелам в маркировке пищевых продуктов.
В 2014 году швейцарские исследователи создали набор данных «Food-101» и использовали его для разработки алгоритма, который может распознавать изображения еды с 50-процентной точностью. Последующие итерации повысили точность только примерно до 80 процентов, предполагая, что размер набора данных может быть ограничивающим фактором.
Даже большие наборы данных часто были несколько ограничены в том, насколько хорошо они обобщают группы населения. База данных Городского университета в Гонконге содержит более 110 000 изображений и 65 000 рецептов, каждый со списком ингредиентов и инструкциями, но содержит только блюда китайской кухни.
Проект команды CSAIL направлен на развитие этой работы, но значительно расширяет масштабы. Исследователи изучили такие веб-сайты, как All Recipes и Food.com, чтобы создать «Recipe1M» — базу данных, содержащую более 1 миллиона рецептов, аннотированных информацией об ингредиентах самых разных блюд. Затем они использовали эти данные для обучения нейронной сети находить закономерности и устанавливать связи между изображениями еды и соответствующими ингредиентами и рецептами.
Получив фотографию продукта, Pic2Recipe может определить такие ингредиенты, как мука, яйца и масло, а затем предложить несколько рецептов, которые, по его мнению, будут похожи на изображения из базы данных.
(У команды есть онлайн-демонстрация, в которую люди могут загружать свои собственные фотографии еды, чтобы протестировать ее.)
«Вы можете представить себе людей, которые используют это для отслеживания своего ежедневного питания или фотографирования еды в ресторане и знают, что нужно для приготовления пищи. дома позже», — говорит Кристоф Траттнер, доцент Венского университета MODUL на факультете новых медиатехнологий, не участвовавший в написании статьи. «Подход команды работает на том же уровне, что и человеческое суждение, что замечательно».
Система особенно хорошо работала с такими десертами, как печенье или кексы, так как это было основной темой в базе данных. Однако у него возникли трудности с определением ингредиентов для более неоднозначных продуктов, таких как суши, роллы и смузи.
Также часто ставилось в тупик, когда были похожие рецепты одних и тех же блюд. Например, есть десятки способов приготовить лазанью, поэтому команде нужно было убедиться, что система не будет «наказывать» похожие рецепты при попытке отделить разные.
(Один из способов решить эту проблему заключался в том, чтобы посмотреть, похожи ли ингредиенты в каждом из них, прежде чем сравнивать сами рецепты).
В будущем команда надеется улучшить систему, чтобы она могла понимать пищу еще более подробно. Это может означать возможность сделать вывод о том, как готовится пища (т. е. тушеная или нарезанная кубиками), или различать различные варианты продуктов, например, грибы или лук.
Исследователи также заинтересованы в том, чтобы потенциально превратить систему в «помощника по ужину», который мог бы выяснить, что приготовить, учитывая предпочтения в еде и список продуктов в холодильнике.
«Это потенциально может помочь людям выяснить, что содержится в их еде, когда у них нет точной информации о питании», — говорит Хайнс. «Например, если вы знаете, какие ингредиенты вошли в блюдо, но не знаете их количество, вы можете сделать снимок, ввести ингредиенты и запустить модель, чтобы найти аналогичный рецепт с известным количеством, а затем использовать эту информацию для приблизительного определения собственного рецепта.