Китайские исследователи представили мультимодальную нейросеть, способную анализировать фотографию готового блюда и определять не только его тип, но и вкусовой профиль, а также содержание белков, жиров и углеводов. Разработка обещает упростить контроль качества на пищевых производствах и помочь пользователям следить за питанием.
Для обучения модели ученые использовали около двух тысяч студийных снимков 32 популярных в Китае обедов с курицей, свининой и говядиной. Каждое блюдо прошло химический анализ, что позволило связать визуальные признаки с реальным составом. В результате нейросеть научилась распознавать блюдо по фотографии в 91,5% случаев, а оценка БЖУ оказалась близка к лабораторным данным.
Модель протестировали на добровольцах: люди указывали свои предпочтения и требования по калорийности, а ИИ подбирал для них обеды. Рекомендации системы получили высокую оценку — 8 из 9 баллов. Это подтверждает, что технология способна не только анализировать, но и персонализировать питание.
Разработчики видят несколько сфер применения. В первую очередь нейросеть планируют внедрить на пищевом производстве: камера будет отбраковывать порции еще до упаковки, проверяя их соответствие стандартам. Для обычных пользователей исследователи хотят создать приложение, которое по фото тарелки будет считать калории и рекомендовать блюда. Однако для этого потребуется собрать гораздо больше данных, чем сейчас есть в распоряжении ученых.
Технология вызывает и вопросы этического характера: доверили бы вы искусственному интеллекту выбор обеда? Одни считают это удобным, другие — рискованным. Как бы то ни было, нейросети постепенно проникают в повседневную жизнь, и еда не исключение.
