Исследователи из Массачусетского технологического института работают над системой pic2recipe, которая использует нейросети для определения рецепта блюда по его фотографии. Об этом сообщает TechCrunch.
По словам разработчиков, система позволит дать представление о здоровых привычках и пищевых предпочтениях людей на основе фотографий еды из социальных сетей.
Система была построена на основе алгоритма Food-101 Data Set, созданного швейцарскими учеными в 2014 году. Для обучения алгоритма использовали 101 тысячу изображений пищи. Эту информацию связали с базами рецептов с таких сайтов, как All Recipes и Food.com.
Издание отмечает, что на данном этапе система далека от совершенства. Сейчас pic2recipe способна определять рецепт пищи только в 65% случаев. Главной проблемой для системы становятся сами изображения еды, рассказывают разработчики.
«В основном это проблема правильного масштабирования. Существует много вариаций в стиле фотографий еды: сделана ли фотография крупным планом или же еда сфотографирована с некоторого расстояния. Кроме того, люди могут фотографировать отдельный элемент блюда, его часть или же целое блюдо», — рассказал один из разработчиков системы Ник Хайнс.
Система лучше всего справляется с печеньями и кексами, тогда как суши и смузи даются ей с трудом, отмечает издание. Кроме того, система плохо определяет те, блюда, рецепты которых дублируются в базах данных.
Inc. сообщал, что нейросеть научилась адаптировать рецепты под национальную кухню. В июле компания Google запустила инициативу People + AI Research, в рамках которой ученые пересмотрят способы взаимодействия людей с системами искусственного интеллекта.
Источник: rambler.ru
