来源： 时间：2022-05-20 08:35:06
麻省理工学院的科学家开发了一种新的人工智能 (AI) 系统，该系统可以通过查看食物的照片来预测成分并建议食谱。名为pic2Recipe的AI系统可以帮助我们学习食谱并更好地了解人们的饮食习惯。 美国麻省理工学院的Yusuf Aytar说: “在计算机视觉中，食物大多被忽视，因为我们没有进行预测所需的大规模数据集。”
“但社交媒体上看似无用的照片实际上可以提供对健康习惯和饮食偏好的宝贵见解，” Aytar说。
研究人员梳理了所有食谱和Food.com等网站，开发了 “Recipe1M”，这是一个包含100万多种食谱的数据库，其中包含有关各种菜肴成分的信息。然后，他们使用这些数据来训练神经网络，以查找模式并在食物图像与相应的成分和食谱之间建立联系。
给定一张食物的照片，pic2Recipe可以识别面粉，鸡蛋和黄油等成分，然后提出几种确定与数据库中的图像相似的食谱。该系统在饼干或松饼等甜点方面做得特别好，因为这是数据库中的主题。
但是，它很难确定更多模棱两可的食物的成分，例如寿司卷和冰沙。当同一道菜有相似的食谱时，它也经常被难倒。
例如，有许多方法可以制作千层面，因此团队需要确保系统在尝试分离不同的食谱时不会 “惩罚” 相似的食谱。
将来，该团队希望能够改进该系统，使其能够更详细地了解食物。这可能意味着能够推断出食物是如何制备的 (即炖还是切丁)，或者区分食物的不同变化，如蘑菇或洋葱。
研究人员还对将该系统开发成 “晚餐助手” 感兴趣，该系统可以根据饮食偏好和冰箱中的物品清单找出烹饪方法。麻省理工学院的研究生尼克·海因斯说: “当人们没有明确的营养信息时，这可能会帮助他们弄清楚食物中有什么。”
Hynes说: “例如，如果你知道菜肴中含有什么成分，但不知道含量，你可以拍一张照片，输入成分，然后运行模型，找到一个已知数量的类似配方，然后用这些信息来近似你自己的饭菜。”
相关推荐
猜你喜欢
