FlavorGraph من سوني يتنبأ بكيفية إقران المكونات معًا

FlavorGraph من سوني يتنبأ بكيفية إقران المكونات معًا

بعد وضع الذكاء الاصطناعي لشركة Google في مواجهة الفائز في مسابقة Great British Bake Off ، طورت Sony تصميمًا يسمى FlavorGraph مصممًا لربط مكونات مثل الثوم والزيتون والحليب.

دخل الذكاء الاصطناعي الألعاب والقيادة الذاتية ومجالات أخرى بنجاح مختلط ، وهو الآن يدخل عالم الطهي.

بشكل عام ، يتنبأ FlavorGraph بتوافق الاقتران بين مكونين من خلال دمج المعلومات حول جزيئات مكون معين مع كيفية استخدام الأشخاص لهذا المكون في الماضي.

يمكن استخدام هذه الاقتراحات للتنبؤ بالعلاقات بين المركبات والأطعمة ، والهدف هو تطوير نموذج ذكي للتعلم العميق يوصي بإقران المكونات التكميلية والجديدة لمساعدة الطهاة في إبداعات جديدة.

لاحظ باحثون من Sony و KU أن الطهاة اكتشفوا كيفية دمج المكونات بشكل حدسي ، مما يؤدي إلى التطوير التدريجي للمكونات مثل الجبن والطماطم والتفاح والثوم والزنجبيل.

تم شرح العديد من هذه التركيبات الكلاسيكية لاحقًا من خلال العلم ، حيث أدرك الباحثون أن المكونات التي تشترك في جزيئات النكهة السائدة تعمل بشكل جيد معًا.

في الوقت نفسه ، قد تحتوي المكونات الأخرى التي تتحد جيدًا على تركيبات كيميائية مختلفة تمامًا.

لمعرفة السبب ، نظر الفريق في كل من المعلومات الجزيئية حول المكونات وكيف تم استخدامها تاريخيًا في الوصفات.

لذلك ، قاموا بإنشاء قاعدة بيانات FlavorGraph مع ملامح نكهة ، مثل: مر وحلو على أساس 1561 جزيء نكهة.

نظر الفريق في ما يقرب من مليون وصفة ليروا كيف تم دمج المكونات في الماضي.

تُظهر البيانات الناتجة المواد الكيميائية المشتركة بين الأطعمة وكيف تؤثر على مذاقها العام ، وتُظهر الأطعمة التي قد ترتبط بأنواع معينة من الفاكهة.

هناك أمثلة واضحة على الأطعمة ذات الصلة ، مثل البسكويت والآيس كريم ، لكن البعض الآخر أقل وضوحًا.

لم يكتشف الباحثون أي شيء غير عادي حتى الآن ، لكن FlavorGraph هو مجرد نقطة البداية.

يكتب الفريق: مع تطور العلم وتحسن تمثيل الطعام ، نحتاج إلى اكتشاف المزيد والمزيد من المكونات ذات الصلة المثيرة للاهتمام ، بالإضافة إلى بدائل جديدة للمكونات إما غير الصحية أو غير الصحية.غير مستدامة.

اترك تعليقاً