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Recetas de comida con fotos, generadas con Inteligencia Artificial..

Categoría: Inteligencia Artificial
(18/06/2019)



En el sitio web de Inteligencia Artificial de Facebook han publicado una nueva investigación para generar recetas directamente a partir de fotografías de alimentos haciendo uso de Inteligencia Artificial, que produce recetas muy convincentes de acuerdo con el criterio humano.

Evaluando datos a gran escala, el «Recipe1M» se enfocará en mejorar el rendimiento para la predicción de ingredientes. Su objetivo es proporcionar acceso a la preparación de una comida simplemente ingresando una imagen de comida.

Publicado en el Área de Investigaciones de Facebook

Se encuentra documentado con el título «Inverse Cooking: Recipe Generation from Food Images» . En este nos expresan que podremos disfrutar verdaderamente al ver fotografías de comidas sin preocuparnos por no poder tener acceso a la receta y la preparación de las mismas.

Este sistema puede producir recetas con mejor precisión que los enfoques de recuperación basados ​​en el criterio humano.

El código fuente que han desarrollado y los modelos están disponibles al público en: https://github.com/facebookresearch/inversecooking

¿Cómo funciona?

Se requiere de una comprensión simultánea de los ingredientes que componen un plato para generar una receta a partir de una fotografía, así como cualquier procesamiento que hayan realizado. Llevar una imagen a receta se trata de una tarea de recuperación en la que el sistema debe recuperar un conjunto de datos predefinidos basándose en la similitud de partes de imágenes en la fotografía de la comida

La eficiencia de algunos sistemas para realizar esta tarea depende en gran medida del tamaño y la diversidad del conjunto de datos, así como de la calidad de la incorporación aprendida. Es común que estos sistemas fallen cuando no existe una receta coincidente para la consulta de imagen en el conjunto de datos estáticos.

Para superar estas restricciones del conjunto de datos del sistema de recuperación, se debe formular este problema como una generación condicional. En lugar de realizar la recuperación comparando la imagen, se propone generar la receta mediante una predicción de la lista de ingredientes.

Una secuencia de instrucciones se generaría luego de condicionar la imagen junto con su lista de ingredientes. De esta interacción se podría tener como resultado información adicional acerca de cómo podemos preparar el plato resultante.

El sistema toma una fotografía como entrada y produce una receta con título, ingredientes e instrucciones de preparación. Requiere de un previo entrenamiento del codificador de imagen y un decodificador que predice ingredientes mediante la exploración de características visuales extraídas de la imagen de entrada.

La importancia de esta investigación es que se desafía el comportamiento de los sistemas actuales de reconocimiento por computadora para ir más allá, al hecho de cómo ocurrió lo que se observa en una fotografía. Esta predicción de ingredientes y preparación requiere de un razonamiento de alto nivel y el conocimiento previo requerido por la Inteligencia Artificial, ya que, además, los componentes de los alimentos tienen una gran variabilidad intraclases dado que en estos se producen muchas deformaciones durante la cocción.

Este es un comienzo para el desarrollo de sistemas más amplios dedicados a la comprensión de una extensa información relacionada a los alimentos, como estimación de calorías, creación de recetas de acuerdo a dietas apropiadas para los distintos tipos de condición física de las personas.

Este tipo de entrenamiento de Inteligencia Artificial puede usarse para cualquier problema que requiera predecir texto estructurado a largo de una imagen. Estos primeros avances podrían aplicarse para problemas más amplios, como una predicción de imágenes en conjuntos resultantes de otros hechos.


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