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.
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.
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 может 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.
Кристина Уласович
Десять научных прорывов 2025 года по версии журнала Science
Каждый год редакция журнала Science публикует список из десяти значимых событий, произошедших за год в науке. В прошлом году список возглавила доконтактная профилактика ВИЧ, на полгода защищающая от заражения, теперь же главным прорывом журнал назвал растущее день ото дня использование возобновляемых источников энергии.