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The image recognition system of Facebook that generates recipes from pictures of food

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For any of the tech giants that dominate the business landscape today, investments in R + D + i represent an important starting each year. It is therefore not surprising that Facebook, the largest social network in the world, have a team specially dedicated to the development of tools based on artificial intelligence.

This is the FAIR, acronym Facebook’s Artificial Intelligence Research, and among its recent achievements is a breakthrough that could prove a double-edged sword for restaurateurs.

We talk about a software developed by Adrianna Romero and laboratory equipment Montreal (Canada) whose purpose is generate recipes from the image of the dish.

It looks like science fiction, but it's not. If we put a picture of a steak and chips garnished interpret the pixels to figure out what meat is, how it was prepared and the approximate amounts shown on the plate. Then a written recipe all sorts of details about the best way to prepare the menu is created.

Who says a meat dish, says a soup, a salad or any other dish we can imagine. The true potential of the image recognition system lies in its versatility when it comes to identify with certainty what was reflected in the photograph, and its ability to issue a text good yarn, organized, cohesive, consistent and relevant which can be used to reproduce the dish.

The tool has been designed to meet the needs of users in social networks. How many times have we seen an appetizing meal and ask how to do it has not given us answer? Certainly, in the case of foodies curious, They will be more than you can count on hands.

The head of the research department laboratory Montreal, Joelle Pineau, expressed view about this tool follows: "Everyone takes pictures of your meals today, sometimes there are ingredients that you can see, but there are also ingredients that are not always, as salt, the sugar, and other things like that".

Those ingredients that are not apparent in the picture itself are those who hide one of the best kept secrets of image recognition tool. Not that the software I guess what leads and what not dish. The truth is that the system has been trained with a huge number of cases resolved so far has become able to associate the image with an existing prescription or a combination thereof. This method is what is commonly known as machine learning, one of the pillars of the AI and neural networks.

Así, uno de los miedos que había sido identificado entre los restauradores queda desmentido. Se habían escuchado voces que clamaban que la inteligencia artificial podría desvelar el secreto de los platos de diseño, pero si esos platos no figuran en ningún otro lugar y son en efecto producto de la imaginación y conocimientos de un chef inspirado, no hay qué temer. Otro gallo cantaría si el cocinero en cuestión quisiera hacernos pensar que sus preparaciones son más especiales de lo que realmente son. En cualquier caso, desatendiendo casos extraños, estas inquietudes son totalmente infundadas, los restauradores que basen su modelo de negocio en la innovación e irreproducibilidad de sus menús pueden estar tranquilos.

Además, Pineau se apresuró a indicar que el desarrollo de esta herramienta es meramente un ejercicio teórico. Por mucho interés que el sistema de AI suscite entre los usuarios de Facebook (y también entre los de Instagram, que no han perdido el tiempo en demandar aplicaciones similares para su plataforma al conocer el avance), ninguna red social tiene intención de implementar este método de reconocimiento de imágenes en este preciso instante.

El verdadero motivo por el que se ha creado la herramienta es porque «necesitamos tener máquinas que comprendan el mundo. Comprender no solo lo que es visible en el mundo, sino entender que si se tiene una tarta es muy probable que haya azúcar en ella», en palabras de la propia Pineau.

En la misma línea de trabajo están inmersos en el Instituto de Tecnología de Masachussetts (EE. UU.).

En julio de 2017, varios investigadores de ciencias de la computación y del Laboratorio de Inteligencia Artificial (CSAIL), en colaboración con colegas del Instituto de Investigación Computacional de Qatar (QCRI), publicaron un estudio titulado Integración de modo cruzado con aprendizaje para recetas culinarias e imágenes de comida en el que daban a conocer su software basado en AI, Pic2Recipe, alimentado por una base de datos llamada Recipe1M que contenía un millón de recetas y 800 000 fotografías de comida.

Los resultados de la red neural eran todavía pobres, según reportaba la BBC, identificaba unos espaguetis a la boloñesa como un plato de fideos con «sebo» y salsa italiana de tomate. Donde nos hemos tomado la licencia de traducción «sebo», léase masa informe de sustancia grasa inidentificable. Es menos apetecible pero mucho más fiel a la receta propuesta por la demo técnica. Es evidente que aún queda mucho por hacer.

En cualquier caso no nos extrañaría un futuro en la que esta herramienta se usase para conocer el nombre de los platos mostrados en una foto, o para dar una receta aproximada pero realista del mismo. La posible aplicación para echar abajo barreras idiomáticas es igualmente interesante. ¿Una app móvil que identifica el plato que nos han servido durante un viaje por el extranjero y que nos facilita información sobre el mismo? ¡Sí, por favor!

Algunos de los restauradores que usan fotografías profesionales de sus menús para atraer clientela en Facebook o Instagram podrían incluso generar de forma automática dichas recetas (y retocarlas posteriormente en caso de que fuese necesario) aumentando de esta forma el interés y la implicación de los internautas que pasen por el perfil empresarial.

Habrá que esperar mientras el equipo de investigadores postdoctorales de Antonio Torralba (MIT) y el laboratorio FAIR de Joelle Pineau (Facebook) desarrollan herramientas más precisas. Es muy posible que un futuro cercano existan aplicaciones reales para el mundo de la restauración.

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Sobre el autor

Artículo realizado por el equipo de redacción de DiegoCoquillat.com. Cuenta con profesionales tanto en el terreno de la hostelería, gastronomía y turismo, como en de las nuevas tecnologías e innovación.

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