Експерти відзначають, що це дуже цікавий проєкт, який в майбутньому може вийти за рамки кулінарії.

Приготування смачної їжі вимагає терпіння, практики та навичок, і вчені з Массачусетського технологічного інституту поставили собі питання, чи зможе машина зробити те, на що у професійних кухарів йдуть роки для вдосконалення? Нове дослідження фахівців присвячене вивченню того, як можна використовувати машинне навчання для перетворення зображення страви в покрокове керівництво по її приготуванню. Проєкт, що отримав назву PizzaGAN, являє собою експеримент з навчання штучного інтелекту в приготуванні піци з урахуванням таких аспектів, як додавання і віднімання інгредієнтів. Модель глибокого навчання Generative Adversarial Network (GAN) навчається розпізнавати різні етапи приготування піци, аналізувати зображення, ідентифікувати компоненти та створювати рецепт приготування страви. За словами експертів, штучний інтелект здатний розкласти зображення піци в упорядковану послідовність «шарів» (інгредієнтів) і розробити рецепт, послідовно додаючи компоненти в правильному порядку, інформує Ukr.Media.

Щоб отримати піцу, потрібне виконання таких кроків, як розкочування тіста, змазування тіста соусом, додавання різних начинок і посипання сиром. У міру виконання кожного кроку зовнішній вид піци значно змінюється, і при вступі зображення кожного кроку в нейронну мережу машина навчається розпізнавати ці етапи приготування і додавати на кожному етапі певні продукти. Під час навчання фахівці спочатку завантажили в систему близько 5500 зображень піци в стилі кліпартів, а потім доповнили набір даних 9213 справжніми фотографіями піци з Інтернету. Також в набір даних були додані зображення 12 варіантів начинок, таких як бекон, гриби, кукурудза, оливки тощо. За словами дослідників, штучний інтелект не тільки розпізнає начинки на зображеннях піци, але і розуміє порядок розміщення, згідно з етапами приготування. Надалі, коли система отримувала зображення піци, вона могла створювати покрокове керівництво по її приготуванню з високим ступенем точності.

Хоча модель машинного навчання оцінювалася лише у контексті приготування піци, вчені вважають, що аналогічний метод буде успішним і у випадку з іншими «шаровими» продуктами, такими як гамбургери, сендвічі та салати. Експерти відзначають, що це дуже цікавий проєкт, який в майбутньому може вийти за рамки кулінарії. Так, наприклад, штучний інтелект може стати цифровим помічником на шопінгу, пропонуючи людині варіанти комбінацій різного одягу.