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L'Intelligenza Artificiale di MIT è in grado di dedurre ingredienti e ricette dalle immagini dei piatti

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Pic2Recipe potrebbe rivelarsi uno strumento utile per fornire approfondimenti sulle abitudini alimentari delle persone e ricreare a casa i piatti del vostro ristorante preferito

Se vi è mai capitato di trovarvi davanti a un piatto delizioso ma siete troppo timidi per chiedere la ricetta allo chef, il Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) del MIT è la risposta alle vostre esigenze gourmet. Lavorando in collaborazione con il Qatar Computing Research Institute (QCRI), la squadra CSAIL ha sviluppato un sistema di intelligenza artificiale chiamato Pic2Recipe, in grado di distinguere gli ingredienti che compongono un piatto da un'immagine e anche suggerire le ricette per realizzare piatti simili a quello nella foto.

Internet è uno strumento estremamente prezioso per gli scienziati perché fornisce loro un'immediata fonte di parole, immagini e audio per creare ogni tipo di database. Con una corretta indicizzazione e annotazione, questi dati hanno consentito negli ultimi anni di fare grandi passi in avanti nello sviluppo di software per riconoscimento facciale, le interfacce vocali, e l'intelligenza artificiale in generale. Ma quando si tratta di cibo, le cose sono rimaste un po' indietro con i tempi.

"Nell'ambito dei computer, il cibo viene in gran parte trascurato perché non abbiamo dataset di grandi dimensioni necessari per fare previsioni", dice Yusuf Aytar, uno studente di post-dottorato MIT. "Ma le foto apparentemente inutili che appaiono sui social media possono fornire informazioni preziose su abitudini e preferenze alimentari."

Lavorando sui risultati raggiunti in precedenza da ricercatori svizzeri e di Hong Kong, la squadra CSAIL sta sviluppando una banca dati di oltre un milione di immagini di cibo chiamata "Recipe1M" e gli algoritmi necessari per riconoscerli ed estrarne informazioni utili. Questo avviene inserendo i dati in una rete neurale artificiale chiamata Pic2Recipe, che è stata ideata apposta per esaminare le immagini e trovare modelli che permettono di stabilire le connessioni tra il cibo e le ricette.

L'idea è che se si fornisce l'immagine di alcuni cibi preparati, Pic2Recipe dovrebbe essere in grado di dedurre un elenco degli ingredienti, e in seguito correlare questa lista ad altre immagini e fornire un elenco di ricette simili. C'è anche una versione online che il pubblico può utilizzare per provare il software.

Al momento, Pic2Recipe funziona meglio con i dolci, come biscotti o muffin, mentre gli alimenti più ambigui, come sushi, frullati, e cocktail, risultano più difficili da riconoscere per il software così come lo sono per i commensali. Il team afferma che questo strumento ha anche molti problemi con piatti come ad esempio le lasagne e possibili variazioni, in quanto deve essere ancora regolato per focalizzare l'attenzione sugli ingredienti complessivi che i piatti hanno in comune prima di confrontare le ricette.

Secondo MIT, il passo successivo è quello di ottimizzare il sistema al fine di andare oltre gli ingredienti per dedurre il processo di preparazione del piatto e distinguere le diverse varietà dello stesso ingrediente, come ad esempio i diversi tipi di funghi, cipolle o patate.

L'obiettivo di Pic2Recipe è quello di ottenere diverse applicazioni. Potrebbe, ad esempio, fornire approfondimenti sulle abitudini alimentari delle persone o tracciare l'alimentazione quotidiana di un individuo semplicemente dalle immagini dei pasti, fino ad essere uno strumento utile per tutti i cuochi casalinghi che desiderano ricreare a casa i piatti del loro ristorante preferito.

"Potrebbe aiutare le persone a capire cosa c'è nel loro piatto quando non hanno le informazioni nutrizionali esplicite", come afferma lo studente CSAIL Nick Hyne. "Per esempio, se si conoscono gli ingredienti di un piatto ma non la quantità, è possibile scattare una foto, inserire gli ingredienti per ricercare una ricetta simile che riporti le  quantità esatte, e quindi utilizzare tali informazioni per replicare il piatto. "

I risultati della ricerca saranno presentati questo mese in occasione della conferenza Computer Vision e Pattern Recognition a Honolulu.

Il video qui sotto mostra Pic2Recipe in azione.

24 luglio 2017

Fonte: newatlas.com

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