Заказчики: Додо Пицца (Додо франчайзинг, Dodo Brands) Сыктывкар; Туризм, гостиничный и ресторанный бизнес Подрядчики: Московский физико-технический институт (МФТИ), Сколтех (Сколковский институт науки и технологий, Skoltech) Продукт: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)Дата проекта: 2019/04 — 2019/09
|
Технология: Data Mining
Технология: Data Quality - Качество данных
Технология: Робототехника
|
2019: Создание пиццы с помощью искусственного интеллекта
8 октября 2019 года «Додо Пицца» сообщила TAdviser, что с помощью искусственного интеллекта разработала рецепт пиццы, который учитывает молекулярную сочетаемость ингредиентов. Пицца получила название Open Source («Опенсорс») пицца. Рецепт пиццы и исходный код искусственного интеллекта выложены в открытый доступ и доступны для использования в любых целях, в том числе коммерческих.
«Опенсорс» пицца была разработана искусственным интеллектом, который был создан Додо совместно со специалистами по нейросетям из МФТИ и Сколтеха. Чтобы научиться находить неочевидные связи между ингредиентами и понимать, как ингредиенты сочетаются между собой, искусственный интеллект проанализировал более трехсот тысяч рецептов, а также результаты научных исследований о молекулярной сочетаемости ингредиентов.
Рецепт пиццы, придуманной искусственным интеллектом, включает десять ингредиентов — как традиционных (томатный соус, цыпленок, томаты черри, брокколи, моцарелла), так и очень необычных (дыня, груша, тунец, мята, мюсли).
«Опенсорс» пицца была создана в качестве эксперимента, чтобы проверить, возможно ли структурно описать такое субъективное явление, как вкус, и возможно ли научить искусственный интеллект находить необычные сочетания ингредиентов, которые покажутся вкусными большинству людей.
Генерация рецептов кулинарных рецептов — не самая распространенная задача, генерация именно пицц — тем более. Самым сложным, как это обычно бывает при работе с машинным обучением, был сбор датасета — нигде таких баз нет, приходилось автоматически обрабатывать крупные кулинарные сайты, а на сайтах пишут рецепты пользователи, из-за чего возникают всяческие неприятности вроде ошибок в тексте, говорит один из разработчиков Егор Барышников
|
Первоначальный датасет включал около 300 000 рецептов и около 1 000 ингредиентов. Чтобы нейросеть могла работать с рецептами, их нужно было описать в математическом виде. Чтобы это сделать, разработчики представили рецепт как набор векторов ингредиентов. Вектора ингредиентов были сформированы с помощью Skip-Gram Negative Sampling (SGNS) — алгоритма word2vec, который основан на встречаемости слов в контексте.Как с помощью EvaProject и EvaWiki построить прозрачную бесшовную среду для успешной работы крупного холдинга
Для создания рецептов были использованы две рекуррентные нейросети. Разработчики предположили, что в общем пространстве рецептов существует подпространство, которое отвечает за рецепты пицц, и, чтобы нейросеть научилась придумывать рецепты пицц, нужно найти это подпространство. Оно было найдено, после того как разработчики `прогнали` рецепты пицц через две рекуррентные нейросети.
После того как была решена задача создания рецепта пиццы, в модель был добавлен критерий молекулярной сочетаемости на основе результатов исследования ученых из Кембриджа и нескольких университетов США. Исследование установило, что лучше всего сочетаются ингредиенты с наибольшим количеством общих молекулярных пар. Поэтому при создании рецепта нейросеть отдавала предпочтение ингредиентам с похожей молекулярной структурой.
Научившись создавать рецепт пицц, с помощью регулировки коэффициентов нейросеть может придумывать как классические рецепты (например, «Маргариту» или «Пепперони»), так и рецепты с грушей, тунцом и мятой, один из которых и стал основой для «Опенсорс» пиццы.
«Опенсорс» пицца будет доступна в ограниченном количестве (всего 500 штук) для гостей пиццерии «Додо» 10 октября 2019 года в Москве на Новослободской, 46. «Додо» выложила рецепт пиццы и исходный код искусственного интеллекта в открытый доступ, его можно использовать в любых целях, в том числе коммерческих.
Все маркетинговые материалы проекта, дизайн были разработаны агентством BBDO Moscow.