Bella foto, ma la ricetta? Ci pensa l’intelligenza artificiale: un team di ricercatori del MIT ha realizzato “Pic2Recipe”, un algoritmo che, a partire da una foto, è capace di suggerire un’ipotesi dei suoi ingredienti e anche della ricetta

Da un certo punto di vista, l’ultima trovata del laboratorio di scienze informatiche e intelligenza artificiale del celeberrimo Massachusetts Institute of Technology, il Csail, potrebbe rappresentare un passo avanti nell’evoluzione delle intelligenze artificiali: da un altro, potrebbe essere un valido supporto alle orde di “foodie” che affollano Instagram, Pinterest e così via, e che sempre più spesso propongono a suon di like e hashtag foto di piatti e ricette alla comunità. Si tratta infatti di un progetto denominato “Pic2Recipe”, e sviluppato in collaborazione con l’istituto di ricerca informatico del Qatar (Qcri), che a partire dall’immagine di un piatto contenente del cibo, fornisce suggerimenti sugli ingredienti rilevati e sulle possibili ricette che hanno portato a quel risultato finale.
La creazione di Pic2Recipe verrà discussa più nel dettaglio quando, tra pochi giorni, verrà presentato ufficialmente il paper scientifico che ne descrive la genesi, ma il punto di partenza, come spiegato dal Dottore di Ricerca del Mit Yusuf Aytar sulle pagine di “Mit News” (news.mit.edu), è che “per quanto riguarda la situazione della visione computerizzata, il cibo è in gran parte ignorato perché non disponiamo di set di dati abbastanza grandi da poter fare previsioni. Ma foto apparentemente inutili sui social media possono fornirci dati molto utili sia sulle preferenze nutritive che sulle abitudini sanitarie”.
L’idea non è nuova: Pic2Recipe rappresenta infatti l’ultima evoluzione di un processo che è cominciato nel 2014, quando un team di scienziati svizzeri creò il primo set di dati dedicati al cibo, quel “Food 101” che fu alla base della creazione di un algoritmo che poteva riconoscere accuratamente i contenuti di un’immagine di cibo nel 50% dei casi: una percentuale che, probabilmente a causa delle dimensioni ridotte del set di dati, non è mai salita oltre l’80%. Ed ecco perché il progetto del Csail, più che una ripetizione dell’esperimento svizzero, ne è l’evoluzione, ivi incluso un database di più di un milione di ricette con i relativi ingredienti e denominato “Recipe1M”.
I dati contenuti sono stati poi utilizzati per istruire una rete neurale nel processo di riconoscimento di pattern - una parte fondamentale del concetto odierno di “intelligenza artificiale” - e correlare le immagini con gli ingredienti usati. Quindi, ad ora Pic2Recipe è già capace di identificare ingredienti come farina, uova e burro, per poi suggerire alcune ricette simili a quelle presenti nel proprio database (il team del Csail ha anche messo online una demo dove è possibile provare il funzionamento dell’algoritmo in tempo reale https://goo.gl/EybSWv).
A quanto pare, allo stato attuale Pic2Recipe va particolarmente forte con biscotti e pasticceria, ma trova difficoltà nel riconoscere ricette “ambigue”, come frullati e sushi, senza contare le variazioni sul tema di ricette molto popolari, come le lasagne: una sola è la ricetta classica, ma questo non vuol dire che il sistema può “penalizzare” come non lasagne le miriadi di variazioni che ne esistono, ad esempio.
Nel medio periodo, il team dietro Pic2Recipe spera che l’algoritmo possa diventare la chiave di volta di una sorta di “nutrizionista personale”, che a partire dal contenuto di un frigo e dalle limitazioni mediche possa fornire una lista di ricette che supporti la disciplina nutritiva del singolo, o che aiuti a riconoscere ingredienti “proibiti”, o comunque controindicati per la propria salute, in assenza di una lista completa di ingredienti al ristorante.