Seguro que en alguna que otra ocasión os habéis preguntado cómo se habría preparado ese plato tan rico que os habéis acabado de comer. No os lo preguntéis más, porque ya tenéis la respuesta, o al menos eso es lo que promete Pic2Recipe, el nuevo desarrollo del CSAIL del MIT.
Este sistema de inteligencia artificial permite asociar fotografías con recetas pertenecientes a una base de datos. Gracias al entrenamiento de este sistema era posible averiguar en el 65% de los casos qué ingredientes se habían usado y qué recetas eran las candidatas a a lograr el mismo resultado.
Un proyecto ideal para amantes de la cocina
El proyecto se ha desarrollado en colaboración con investigadores de la Universidad Politécnica de Cataluña, y ha cogido el testigo de proyectos anteriores como Food-101 en los que un algoritmo podía reconocer distintos platos con hasta un 80% de precisión.
Uno de los factores que limitaba esa precisión era el tamaño de la base de datos, y el Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) ha aprovechado el esfuerzo combinado de sitios como All Recipes y Food.com para construir 'Recipe1M', una base de datos con 1 millón de recetas.
Esa base de datos fue vital para "entrenar" la red neuronal a la hora de detectar patrones y lograr establecer esa relación entre las imágenes de los platos de comida y las distintas recetas con las que según el sistema se podrían conseguir hacer esos platos. Pic2Recipe se porta especialmente bien con los postres, pero pasa apuros con comidas más ambiguas como los batidos o el sushi.
En el futuro los desarrolladores de este proyecto esperan añadir aún más variables en esa detección, y por ejemplo pretenden identificar cómo fue cocinada. Entre los usos potenciales estaría el de poder identificar los ingredientes que nos quedan en la nevera para sugerirnos potenciales recetas con las que preparar platos.
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