Аспирант Астраханского государственного технического университета (АГТУ) придумал, как помочь рестораторам автоматизировать работу при помощи искусственного интеллекта, и получил патент на разработку.
Андрей Клепиков — аспирант направленности «Пищевые системы» и магистрант направления «Искусственный интеллект в автоматизации проектирования» АГТУ. Такое сочетание профессий помогло Андрею создать нейросеть и несколько программ с разным функционалом, помогающим автоматизировать часть работы поваров и пищевых технологов на разных предприятиях, занимающихся производством пищи: от шаурмечной до консервного завода. На разработку молодой учёный получил патент.
Проект Андрея называется ChefAI («Шеф Эй Ай», от английского «Шеф-повар и искусственный интеллект»). Программы в этом проекте выполняют самые разные функции: создают новые рецептуры блюд из ингредиентов, ранее не использовавшихся на предприятии, пересчитывают старую рецептуру блюда для максимизации прибыли, предсказывают повышение закупочных цен и т. д.
Программа Андрея состоит из двух частей. Первая является пользовательским интерфейсом, а вторая имеет доступ к нейросети, обученной отвечать на вопросы про рецептуры рыбных блюд, и генерирует сам текст. Пользователь вводит запрос и получает ответ.
Инновационность программы заключается в использовании нейросети, которая была предварительно обучена технологии рыбных блюд. В основе информации для обучения — специализированная техническая документация и нормативно-правовые акты. Разработанная программа выдаёт информацию так, как её должен проговаривать технолог.
Проект направлен в первую очередь на создание нейросети с узконаправленной областью применения, а именно пищевой технологии. Разрабатываемая нейросеть будет обучаться на обширной технической документации, ГОСТах и СанПиНах по всей пищевой технологии. Полученные данные можно будет применять для создания документации и стандартов на предприятиях пищевой промышленности, проектировать и пересчитывать рецептуры блюд.
«Аналоги, конечно, есть, и они все зарубежные. Основное преимущество моего проекта перед ними — направленность на российский рынок и рынок ближайшего зарубежья. Специфика нашей пищевой промышленности заключается в сильной правовой зарегулированности. Нельзя бездумно создавать рецептуры блюд и как попало прописывать их характеристики. Нужно учитывать большое количество документов, которые постоянно обновляются.
Мой проект и направлен на то, чтобы создать и постоянно обучать нейросеть всем возможным документам и стандартам, чтобы у технолога, который использовал мои программные продукты, не было проблем с разработкой пищевой продукции.
Я проходил практику на одном из предприятий общественного питания и заметил, что закупочные цены на одни и те же продукты менялись каждый день. Я обсуждал это с другими поварами, со своими одногруппниками и преподавателями. Как оказалось, это довольно серьёзная проблема.
Можно спокойно предсказать сезонное повышение цен и сделать сезонные меню, но при хаотичном повышении цен одним сезонным меню не обойтись, нужен комплекс мер, способный компенсировать затраты.
Если постоянно не пересчитывать наценки на блюда, если не оптимизировать рецептуры блюд, то предприятие может обанкротиться и закрыться. А помимо перерасчёта блюда, нужно ещё сделать документацию к нему, чтобы можно было готовить блюдо на предприятии. Так и пришла идея такого проекта», — рассказывает Андрей.
Над проектом работала команда учёных: Андрей Клепиков разрабатывал программу; аспирант направленности «Пищевые системы» Андрей Золотокопов консультировал по проектированию программы; доктор технических наук, профессор заведующая кафедрой «Технология товаров и товароведение» Золотокопова Светлана Васильевна консультировала по технологии приготовления блюд; кандидат технических наук Невалённая Анастасия Александровна консультировала по технологии рыбных блюд.
Источник: astu.org
