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Le système de reconnaissance d'images de Facebook qui génère des recettes de photos de nourriture

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Pour l'un des géants de la technologie qui dominent le paysage des affaires d'aujourd'hui, investissements en R + D + i représentent un important départ chaque année. Il est donc pas surprenant que Facebook, le plus grand réseau social dans le monde, une équipe spécialement dédiée au développement d'outils basée sur l'intelligence artificielle.

C'est le FAIR, acronyme Intelligence artificielle de recherche de Facebook, et parmi ses réalisations récentes est une percée qui pourrait se révéler une arme à double tranchant pour les restaurateurs.

Nous parlons d'une Logiciel développé par Adrianna Romero et de l'équipement de laboratoire de Montréal (Canada) dont le but est générer des recettes de l'image de la cuvette.

Il semble que la science-fiction, mais ce n'est pas. Si l'on met une photo d'un steak frites Garnie les pixels interpréter pour comprendre ce que la viande est, comment il a été préparé et les montants approximatifs sur la plaque. Ensuite, une recette écrite toutes sortes de détails sur la meilleure façon de préparer le menu est créé.

Qui a dit un plat de viande, dit une soupe, une salade ou tout autre plat que nous pouvons imaginer. Le véritable potentiel du système de reconnaissance d'images réside dans sa polyvalence quand il s'agit d'identifier avec certitude ce qui se reflète dans la photographie, et sa capacité à émettre un texte bon fil, net, cohésif, cohérentes et pertinentes qui peut être utilisé pour reproduire le plat.

L'outil a été conçu pour répondre aux besoins des utilisateurs dans les réseaux sociaux. Combien de fois avons-nous vu un repas appétissant et demander comment le faire ne nous a pas donné de réponse? sans aucun doute, dans le cas de gastronomes curieux, Ils seront plus que vous pouvez compter sur les mains.

Le chef du laboratoire du département de recherche de Montréal, Joelle Pineau, exprimé vue sur cet outil suit: « Tout le monde prend des photos de vos repas aujourd'hui, parfois il y a des ingrédients que vous pouvez voir, mais il y a aussi des ingrédients qui ne sont pas toujours, sous forme de sel, le sucre, et suchlike '.

Ces ingrédients qui ne sont pas apparents dans l'image elle-même sont ceux qui se cachent l'un des secrets les mieux gardés de l'outil de reconnaissance d'image. Non pas que le Logiciel Je suppose que ce qui conduit et ce qui ne plat. La réalité est que le système a été formé avec un grand nombre de cas résolus à ce jour est devenu capable d'associer l'image avec une prescription existante ou une combinaison de ceux-ci. Cette méthode est ce qui est communément connu comme l'apprentissage machine, l'un des piliers de la AI et les réseaux de neurones.

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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