AI烘焙新食谱:机器学习开发出新品

作者: 神经小兮

来源: HyperAI超神经

发布日期: 2021-02-09

谷歌AI工程师Sara利用AI开发新的烘焙配方,构建了一个学习600种烘焙配方的模型,能准确预测烘焙结果并创建新食谱。

经过数千年的积累,人类已经开发出了各色美味,但我们的味蕾却永远不知满足。谷歌一位AI开发者,为了探索新的可能,用AI来开发新的甜点食谱。

烘焙不仅是一项烹饪技术,更像是一门艺术。将面粉、鸡蛋、奶油、糖等原料,以不同比例混合,经过一系列物理、化学反应,就会得到不同口味与质感的点心,如一个个精美的艺术品一般。

时至今日,烘焙大师们已经开发出了诸如蛋挞、泡芙、千层酥等数十种经典甜点,但为了给广大吃货的味蕾带来新的体验和刺激,他们依然在不断研究、开发新品。

谷歌AI工程师Sara作为一名烘焙爱好者,也一直在探索新的可能。她将这一兴趣爱好和工作结合起来,利用AI来开发新的烘焙配方。

基于这一想法,Sara很快便构建了一个AI模型。该模型学习600种烘焙配方之后,对于输入配方,都能准确地判断出其烘焙结果是面包、蛋糕还是曲奇。

Sara在博客详细介绍了这一模型的构建过程,让我们看看AI如何修炼成一位专业的烘焙师。首先,Sara和她的同事从网上搜集了600多个配方构成配方数据集,包括面包、蛋糕和饼干。然后,将其中常用的核心原料提取出来,共16种,包括面粉、酵母、牛奶、水、盐、蛋等。然后对这些配方中,各种原料的度量单位进行统一,比如,有的以「杯」为单位,有的以「勺」为单位,作者将其全部转换为「盎司」(1盎司≈28.35克)。

他们使用Google的AutoML Tables,构建了一个分类模型。创建新的表格模型后,就可以直接从csv、Google表格或BigQuery数据库导入数据。数据导入后,可以在「训练」标签中看到它们:用这些数据对模型进行训练之后,模型就掌握了每种烘焙品所对应的配方特点,从而能够进行更准确的预测。

通过分析,Sara进一步了解了AI模型在进行预测时的判断依据。结果显示,对于AI模型来说,烘焙配方中的每种成分,对于决策的重要性排名如下:模型预测时所依赖的重要指标:奶油、糖、酵母和鸡蛋。

事实上,在烘焙领域,早已有专业人士编写出《用科学方式了解面包的「为什么」》、《面包圣经》等介绍烘焙原理的书籍,但是对于业余爱好者来说,也许没有足够的时间或耐心去钻研。AI烘焙师则帮我们省去了这一步,你无需掌握科学原理,也可以让AI帮你创建符合自己口味的甜点,岂不美哉?

吃腻了常规菜品,近年来越来越多人开始追求创新菜。然而,现实是创新菜一不小心,就会变成让人望而却步的黑暗料理:青菜炒橘子、月饼炒辣椒、西瓜炒香蕉……在AI学习开发烘焙配方之前,也早已涉足菜谱研发领域。它是否会比人类厨师靠谱一些,创新的同时也避免翻车?

2019年,英国馅饼制造商Piglet's Pantry与一家商业贷款平台Esme Loans合作,让算法学习了数千种现有的英国特有的馅饼食谱(总计近100万字符的文本),然后学会发明数千种新的馅饼食谱。之后,经过人工实验筛选以及改进,将五种新的馅饼配方被选中用于生产,一些顾客试吃后,表示很美味。

但是,想象力过于丰富的AI,创新太多也难免失误。此前,一个即使学习了3万种食谱的AI,依然没能掌握各种食物的组合诀窍,生成了一些看起来就不忍下口的食谱。比如将蓝莓+菠菜+羊乳酪的搭配,以及培根+牛油果+桃子的搭配等等……一位好奇的吃货宝宝表示,味道一言难尽。

看来,AI开发菜谱的技能还不够稳定,甚至有时就是一些随机组合。所以广大吃货还需做好心理准备,把创新菜的任务交给AI,节省了时间也要承担一定的风险。

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