麻省理工学院的学生使用人工智能来制作披萨配方

人工智能(AI)可以帮助放射科医师诊断肺炎,预测您的音乐品味,甚至可以预测余震。原来它也是一个非常强大的pizzaiolo - 虽然有一些...奇怪。

由麻省理工学院的研究生和博士后研究人员建立了一个项目,培养了机器学习模型-textgnrnn,从文本数据集生成词组一个开源的递归神经网络-上百名“工匠比萨食谱”的网上的美食博客。他们与位于马萨诸塞州波士顿的工匠比萨饼店Crush Pizza合作,将它们变为现实。

那么AI厨师(被团队精心称为“Strono”)怎么办?虽然一些食谱含有一些非典型的成分,但其他食谱却出乎意料地获得好评。然而,没有事情是一蹴而就的 - 因为团队的AI系统没有考虑其混搭中的成分或味道,它有时会放少了蛋白质,酱料和奶酪。(在这些情况下,Crush Pizza的驻地厨师提供了建议。)

当然,如果没有口味测试,那食谱头脑风暴是不完整的,所以团队开了Crush Pizza的900度燃木烤箱并开始制作。这一系列的亮点包括蓝莓,菠菜和羊乳酪馅饼; 培根,鳄梨和桃子; 和杏,梨,蔓越莓和意大利乳清干酪。无可争议的赢家是虾,果酱和意大利香肠组合,显然 - Crush Pizza的主人正在考虑把它放在菜单上,这已经足够了。

该组织在一篇媒体报道中写道:“在'人工智能觉醒'中机器正在擅长许多'人'工作,人们担心人工智能将最终通过取代它们来导致大规模失业。” “当人类和机器一起工作以增强彼此的互补优势和技能时,我们相信我们可以取得最具创造性和最有成效的结果。”

任何披萨实验都会让人想起厨师Watson,这是一个IBM研究项目,旨在通过分析数百种不同成分的化学成分,超过10,000种食谱(来自BonAppétit)来创建新配方。其创作的食谱于2015年出版。

总部位于洛杉矶的创业公司汉拿采用略微不同的方法进行食品解码,利用10,000个杂货,20,000个食材,175,000个食谱和2000万个餐馆菜肴的数据库,建立了风味,外观和饮食吸引力等属性的分类地图。

首席执行官兼联合创始人Spencer Price在8月接受VentureBeat采访时表示,“食物非常具有心理作用”。“每道菜都会分解成数据丰富的子组件。”

  • 发表于:
  • 原文链接https://venturebeat.com/2018/09/10/mit-students-use-ai-to-cook-up-pizza-recipes/

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券

年度创作总结 领取年终奖励