Исследователи из Стэнфордского университета (США) представили BurgerAI, генеративную систему для подбора рецептов бургеров с учётом вкуса, питательной ценности и экологического следа.
Модель не просто комбинирует продукты по шаблону, а рассчитывает состав и массу ингредиентов так, чтобы получить съедобный компромисс между калориями, пользой и воздействием на окружающую среду. В тестах часть рецептов получила оценки дегустаторов на уровне Big Mac или выше.
Авторы работы исходили из простой проблемы: число возможных комбинаций ингредиентов для бургеров слишком велико для ручного подбора. По их оценке, речь идёт о 1043 вариантах. Поэтому вместо обычной языковой модели они использовали специализированную диффузионную систему, обученную на 2216 рецептах из базы Food.com. В датасете выделили 146 уникальных ингредиентов, после чего модель училась отдельно выбирать компоненты и отдельно рассчитывать их навески.
После обучения BurgerAI сгенерировала 1 млн рецептов и оценила их по нескольким метрикам. Для проверки исследователи взяли Big Mac как ориентир по вкусовой привлекательности и провели слепую дегустацию в ресторане Сан-Франциско. В ней участвовал 101 человек, которым подали пять бургеров, спроектированных системой. Два варианта по общему впечатлению, вкусу и текстуре набрали столько же или больше баллов, чем эталонный бургер.
Самый заметный разрыв получился по экологическим и питательным показателям. Наиболее «зелёный» рецепт оказался грибным: его интегральный показатель воздействия составил 0,06 против 0,93 у Big Mac, то есть более чем в 15 раз ниже. Самый питательный вариант был построен на фасоли и получил индекс здорового питания 63,12 против 33,71 у Big Mac, хотя по вкусу уступил мясному ориентиру. Отдельно авторы проверили, может ли система воспроизвести известный бургер без прямого обучения на нём: в среднем для совпадения с рецептурой Big Mac требовалось 7,3 млн случайных генераций.
Источник: itzine.ru
