FlavorGraph من سوني يتنبأ بكيفية إقران المكونات معًا

بعد أن تواجه الذكاء الاصطناعي من شركة جوجل مع الفائز بمسابقة Great British Bake Off، طورت شركة سوني نظامًا تعليميًا عميقًا يسمى FlavorGraph مصممًا لربط المكونات، مثل: الثوم والزيتون والحليب.

ودخل الذكاء الاصطناعي في الألعاب والقيادة الذاتية ومجالات أخرى بنجاح متباين، ويدخل الآن مجال الطهي.

وبشكل عام، يتنبأ FlavorGraph بتوافق إقران مكونين من خلال دمج المعلومات عن الجزيئات في مكون معين مع الطريقة التي استخدم بها الناس هذا المكون في الماضي.

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

ولاحظ باحثو سوني والجامعة الكورية أن الطهاة اكتشفوا كيفية دمج المكونات من خلال الحدس، مما أدى إلى تطور تدريجي لمكونات، مثل: الجبن والطماطم والتفاح والثوم والزنجبيل.

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

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

ولمعرفة السبب، قام الفريق بفحص كل من المعلومات الجزيئية حول المكونات وكيف تم استخدامها تاريخيًا في الوصفات.

ومن ثم قاموا بإنشاء قاعدة بيانات FlavorGraph مع ملفات تعريف للنكهة، مثل: المر والحلو على أساس 1561 جزيء نكهة.

وفحص الفريق ما يقرب من مليون وصفة لمعرفة كيف تم دمج المكونات في الماضي.

تُظهر البيانات الناتجة المركبات الكيميائية المشتركة بين الأطعمة وكيف تؤثر في مذاقها العام، مما يوضح الأطعمة التي يمكن أن تتناسب مع أنواع معينة من الفواكه.

وهناك بعض النماذج الواضحة للأطعمة المرتبطة، مثل البسكوت والآيس كريم، لكن البعض الآخر أقل وضوحًا.

ولم يكتشف الباحثون بعد أي شيء غير عادي، لكن FlavorGraph هو مجرد نقطة الانطلاق.

وكتب الفريق: مع تطور العلم والحصول على تمثيلات أفضل للأغذية، يجب أن نكتشف المزيد والمزيد من المكونات المرتبطة المثيرة للاهتمام، بالإضافة إلى بدائل جديدة للمكونات إما غير الصحية أو غير المستدامة.