по популярности / по алфавиту

эксперт
Научные и НФ-комиксы на Реакторе

Михаил Заславский: Парадоксальный взгляд комиксиста может подтолкнуть ученых к открытию

«Взрослые и увлекательные комиксы будут следовать за главными событиями науки и дополнят картину мира для интеллектуалов»

подробнее

ЗА ФАСАДОМ АЛЬТЕРНАТИВНОЙ ЭНЕРГЕТИКИ

ЗВЁЗДНЫЙ ВЕТЕР / За сценой

ПУТЕВОДИТЕЛЬ ПО ТЕМНОЙ МАТЕРИИ / Полная загрузка

СЕКРЕТНАЯ ГИДРОДИНАМИКА / погружение в тему

БОЛЬШОЙ БРАТ СЛЕДИТ ЗА ТОБОЙ / Ответы на вопросы читателей портала reactor.space

БОЛЬШОЙ БРАТ СЛЕДИТ ЗА ТОБОЙ / Как компьютеры видят мир

ИИ может распознавать рецепты по фото

ИИ может распознавать рецепты по фото

Автор:

Фото: Pixels

Дата : 25.07.2017 0:02

Новые алгоритмы и база данных из интернета позволяют искусственному интеллекту различать блюда и рецепты их приготовления

Ученые из Массачусетского технологического института (Бостон, США) научили искусственный интеллект узнавать рецепт блюда по фото готовой еды. Ник Хайнс и его коллеги создали алгоритм, который проштудировал на специализированных сайтах миллион рецептов с фотографиями готовых блюд и теперь может угадывать способ приготовления еды, которую видит на фотографии.

Искусственный интеллект сопоставляет иллюстрации изученных в интернете рецептов с тем изображением, которое видит. В 65% случаев алгоритм правильно угадывает рецепт по фотографии готового блюда. ИИ также может предположить, из чего оно приготовлено. Так, когда машина видит изображение печенья, она знает, что в его составе, скорее всего, есть мука, яйца и сливочное масло. При этом робот самостоятельно не может угадать, как именно использовали тот или другой ингредиент, например, с первого взгляда не скажет: жарили лук или тушили.

Машина без труда находит нужный рецепт печенья или кексов, потому что они очень популярны в интернете, но испытывает сложности, пытаясь определить начинку ролла (суши). Еще одна слабая сторона алгоритма — распознавание тонкостей и особенностей блюд. Так, при виде лазаньи с баклажанами машина выдаст, скорее, рецепт классической лазаньи. Но, по словам Ника Хайнса, если пользователь указал «неожиданные» ингридиенты и снабдил ИИ несколькими фотографиями блюда, то шансы на правильный ответ повышаются.

Ученые пытаются внедрить искусственный интеллект в гастрономические процессы уже не в первый раз. В 2015 году на службу кухонным экспериментам отдали сверхмощный компьютер Watson фирмы IBM, способный обрабатывать огромное количество информации. Машину использовали для изобретения новых экспериментальных блюд. Компьютер проанализировал известные рецепты, понял закономерности и основы приготовления всевозможной еды, а также научился учитывать вкусовые предпочтения пользователя. Специальное приложение позволяло человеку назвать основные желаемые ингредиенты и выбрать, что он хочет получить — классический рецепт или блюдо-сюрприз в определенном стиле. Так, компьютер иногда выдавал оригинальные сочетания продуктов, например, цветной капусты и хризантемы. В итоге пользователи отмечали большое количество удачных экспериментов. Но порой машина ставила человека в тупик, предлагая слишком сложные вариации или неудачные сочетания.

Раз ИИ помогает людям вкусно готовить, то он может научиться следить за здоровым питанием пользователей, считает Хамед Хаддади — специалист по компьютерной инженерии из Лондонского университета королевы Марии (Великобритания). Ученый был впечатлен идеей алгоритма Ника Хайнса и заметил, что в перспективе задачей робота может быть определение количества калорий в блюде по его фотографии. Это, по мнению ученого, могло бы изменить жизнь миллионов людей, которые следят за своим питанием и вынуждены самостоятельно подсчитывать калории и записывать результаты в дневники питания. Наличие соответствующего алгоритма могло бы сэкономить время пользователям различных мобильных приложений, контролирующих потребление пищи.

Использование ИИ в гастрономии может не только упростить рутину на кухне и улучшить пищевые привычки, но и повлиять на эконмические процессе в ресторанном бизнесе и сопутсвующих нишах. Так, в мае 2017 года Piterest — сайт для хранения и организации изображений — представил сервис по распознаванию блюд в своем приложении по поиску иллюстраций и фото. Компания надеется, что со временем сможет использовать эту технологию для организации рекламы, и это принесет пользу как рекламодателям, так и пользователям сайта.

Однако не все исследователи настроены так же оптимистично, как Ник Хайнс или Хамед Хаддади. Кристоф Траттнер из Университета MODUL (Вена, Австрия) считает, что ИИ еще очень далеко до работы на кухне без больших погрешностей. В частности, ученый заметил, что алгоритмы распознавания изображений еще долго не смогут отличить стакан колы от стакана с черным кофе.

«Я сомневаюсь, что технология на мобильном устройстве сможет точно определить разницу между ними без вмешательства человека», — цитирует Кристофа Траттнера журнал New Scientist.

Тем не менее, Ник Хайнс намерен продолжать трудиться над своим алгоритмом и надеется, что недостатки работы машины получится устранить в будущем. Результаты исследования ученый представит в конце июля на Конференции по компьютерному видению и распознаванию образов (Computer Vision and Pattern Recognition conference) в Гонолулу (Гавайи, США).

Понравилась заметка? Поделитесь —

Комментарии (0)

Добавить комментарий

Войти с помощью: