بعد مواجهة الفائز بالذكاء الاصطناعي من Google في مسابقة Great British Bake Off ، طورت Sony تصميمًا يسمى FlavorGraph ، مصممًا للجمع بين المكونات مثل الثوم والزيتون والحليب.
دخل الذكاء الاصطناعي الألعاب والقيادة الذاتية ومجالات أخرى بنجاح مختلط ، وهو الآن يدخل مجال الطهي.
بشكل عام ، يتنبأ FlavorGraph بتوافق مكونين من خلال دمج المعلومات حول الجزيئات في مكون معين مع كيفية استخدام الأشخاص لهذا المكون في الماضي.
يمكن استخدام هذه الاقتراحات للتنبؤ بالعلاقة بين المركبات والطعام ، والهدف هو تطوير نموذج ذكي للتعلم العميق يوصي بدمج المكونات الإضافية والجديدة لمساعدة الطهاة على إنشاء إبداعات جديدة.
لاحظ الباحثون في Sony و KU أن الطهاة اكتشفوا كيفية إضافة المكونات بشكل بديهي ، مما أدى إلى التطوير التدريجي للمكونات مثل الجبن والطماطم والتفاح والثوم والزنجبيل.
تم شرح العديد من هذه التوليفات الكلاسيكية لاحقًا بواسطة العلم حيث أدرك الباحثون أن المكونات ذات الجزيئات العطرية السائدة المشتركة غالبًا ما تعمل بشكل جيد معًا.
في الوقت نفسه ، يمكن أن تحتوي المكونات الأخرى المدمجة جيدًا على تركيبات كيميائية مختلفة تمامًا.
لمعرفة السبب ، أجرى الفريق بحثًا عن كل من المعلومات الجزيئية حول المكونات وكيف تم استخدامها تاريخيًا في الوصفات.
لذلك ، قاموا بإنشاء قاعدة بيانات FlavorGraph مع ملامح نكهة مثل المر والحلو على أساس 1561 جزيء نكهة.
أجرى الفريق بحثًا حول ما يقرب من مليون وصفة لمعرفة كيف تم استخدام المكونات في الماضي.
تظهر النتائج المركبات الكيميائية الشائعة في الأطعمة وكيف تؤثر على مذاقها العام ، مما يوضح الأطعمة التي يمكن إقرانها بأنواع معينة من الفاكهة.
هناك بعض الأمثلة الواضحة للأطعمة ذات الصلة مثل البسكويت والآيس كريم ، لكن البعض الآخر أقل وضوحًا.
لم يعثر الباحثون على أي شيء خارج عن المألوف حتى الآن ، لكن FlavorGraph هو مجرد نقطة انطلاق.
يكتب الفريق: مع تقدم العلم وتحسن فهم الطعام ، يجب أن نكتشف المزيد والمزيد من المكونات ذات الصلة المثيرة للاهتمام ، بالإضافة إلى بدائل جديدة للمكونات إما غير الصحية أو غير المستقرة.