Приготовление вкусной еды требует терпения, практики и навыков, и ученые из Массачусетского технологического института задались вопросом, сможет ли машина сделать то, на что у профессиональных поваров уходят годы для совершенствования? Новое исследование специалистов посвящено изучению того, как можно использовать машинное обучение для преобразования изображения блюда в пошаговое руководство по его приготовлению. Проект, получивший название PizzaGAN, представляет собой эксперимент по обучению искусственного интеллекта приготовлению пиццы с учетом таких аспектов, как добавление и вычитание ингредиентов. Модель глубокого обучения Generative Adversarial Network (GAN) обучается распознавать различные этапы приготовления пиццы, анализировать изображения, идентифицировать компоненты и создавать рецепт приготовления блюда. По словам экспертов, искусственный интеллект способен разложить изображение пиццы на упорядоченную последовательность «слоев» (ингредиентов) и разработать рецепт, последовательно добавляя компоненты в правильном порядке.
Чтобы получить пиццу, требуется выполнение таких шагов, как раскатывание теста, смазывание теста соусом, добавление различных начинок и посыпание сыром. По мере выполнения каждого шага внешний вид пиццы значительно меняется, и при поступлении изображения каждого шага в нейронную сеть машина обучается распознавать эти этапы приготовления и добавлять на каждом этапе определенные продукты. В ходе обучения специалисты сначала загрузили в систему около 5500 изображений пиццы в стиле клипартов, а затем дополнили набор данных 9213 настоящими фотографиями пиццы из Интернета. Также в набор данных были добавлены изображения 12 вариантов начинок, таких как бекон, грибы, кукуруза, оливки и т.д. По словам исследователей, искусственный интеллект не только распознает начинки на изображениях пиццы, но и понимает порядок из размещения, согласно этапам приготовления. В дальнейшем, когда система получала изображение пиццы, она могла создавать пошаговое руководство по ее приготовлению с высокой степенью точности.
Хотя модель машинного обучения оценивалась лишь в контексте приготовления пиццы, ученые считают, что аналогичный метод будет успешным и в случае с другими «слоистыми» продуктами, такими как гамбургеры, сэндвичи и салаты. Эксперты отмечают, что это весьма интересный проект, который в будущем может выйти за рамки кулинарии. Так, например, искусственный интеллект может стать цифровым помощником в шопинге, предлагая человеку варианты комбинаций различной одежды.
Светлана Попова
Kedem.ru «Кулинарный Эдем»
