Разработчики из Франции, России и Японии создали нейросеть, которая адаптирует кулинарные рецепты под традиции определенной кухни. Например, система может превратить классическую лазанью в суши-лазанью, а также определить, к кухне какой страны принадлежало оригинальное блюдо. С работой исследователей можно ознакомиться на сайте ArXiv.org.

Современные исследователи активно внедряют высокие технологии в повседневную жизнь человека. Ученые не обошли вниманием и процесс приготовления еды: так, например, в 2015 году британской фирмой Moley был представлен первый в мире робот-повар, который позднее стал работать в одном из ресторанов Лондона, а компания IBM создала приложение, которое, используя мощности суперкомпьютера IBM Watson и базу Bon Appétit, генерирует абсолютно новые рецепты из заданных ингредиентов.

Международная команда разработчиков, в свою очередь, представила систему искусственного интеллекта, которая умеет стилизовать блюда в соответствии с кулинарными традициями разных стран. Ученые использовали нейросеть с двумя скрытыми слоями, которая была обучена с помощью базы из 32 тысяч рецептов из 20 стран. Сначала система анализирует ингредиенты поданного на вход блюда и вычисляет вероятность его принадлежности к какой-либо региональной кухне. Результат представляется в виде диаграммы, на которой показана близость рецепта к «кулинарному стилю» той или иной страны.

Диаграмма близости разных блюд к кухням разных стран. Masahiro Kazama et al / ArXiv, 2017

Затем программа смотрит, что надо поменять в составе блюда, чтобы оно, например, из итальянского превратилось в японское. Нейросеть берет ингредиенты и находит самые близкие к ним пары среди продуктов из другой страны. Для этого используется векторная модель word2vec. Обычно она применяется в анализе текста для кластеризации слов и установления ассоциаций между ними (мужчина — король, женщина — ?), однако разработчики приспособили ее для установления зависимостей между компонентами рецептов (Япония — соевый соус, Франция — ?).

В качестве эксперимента исследователи, среди которых был шеф-повар, испытали программу, приготовив традиционное японское блюдо сукияки во французском стиле. Искусственный интеллект предложил заменить входящие в его состав мирин (рисовое вино), растительное масло, зеленый лук, соевый соус и яйца на кальвадос, оливковое масло, эстрагон, пучок душистых трав и растопленное масло. Ниже можно увидеть, что получилось в итоге.

Сукияки по-японски и по-французски. Masahiro Kazama et al / ArXiv, 2017

Тем не менее, алгоритм, судя по всему, не умеет определять, насколько хорошо измененные ингредиенты будут сочетаться между собой с точки зрения потребителя. Кроме того, нейросеть не учитывает способ приготовления продуктов (жарка, варка, на пару и так далее), в то время как один и тот же овощ или фрукт могжет готовиться по-разному в разных странах.

В современных ресторанах все чаще начинают использовать роботов для приготовления еды. В феврале этого года компания Cafe X открыла в Сан-Франциско кофейню, где работает роботизированная рука-бариста, а компания Miso Robotics представила робота Flippy, предназначенного для помощи на кухне при готовке бургеров.

Автор: Кристина Уласович