Изследователи обучиха алгоритъм да опитва вино
Изследователи образоваха логаритъм да " пробва " и разпознава усета на вино, заяви електронното издание EurekAlert.
За незапознатите изборът на бутилка вино може да бъде предизвикателство, когато преглеждат многочислените етикети на рафта в магазина. Какъв е усетът му? Кое беше последното вино, което купих и което беше доста положително?
Има много приложения за вино, които могат да се притекат на помощ. Те разрешават на купувачите да сканират етикетите на бутилките и да получат информация за съответната напитка, както и да прочетат отзиви на консуматори. Тези приложения се основават на логаритъм за изкуствен интелект.
Учени от Техническия университет на Дания, Копенхагенския университет и Калифорнийския софтуерен институт демонстрираха, че може да се добави нов параметър към логаритмите, който да улесни намирането на точното сходство с вкусови рецептори, написа Българска телеграфна агенция. " Доказахме, че когато подадем на логаритъм данни, състоящи се от вкусовите усещания на хората, той може да направи по-точни прогнози за това какво вино избираме самостоятелно ", споделя Торанна Бендер, дипломант в Техническия унивреститет на Дания.
Изследователите организират дегустации на виновност, по време на които 256 участници са помолени да подредят дребни чаши с разнообразни виновност върху лист хартия А3 според от това кои съгласно тях имат непосредствен усет. Колкото по-голямо е дистанцията сред чашите, толкоз по-голяма е разликата във усета им. Методът е необятно употребен при потребителските проби. След това откривателите цифровизират точките върху листовете хартия и ги фотографират.
Данните, събрани от дегустациите, са комбинирани със стотици хиляди етикети на виновност и потребителски отзиви, предоставени от световно приложение за вино. След това откривателите създават логаритъм въз основата на на големия набор от информация.
" Измерението на усета, което създадохме в модела, ни дава информация за това кои виновност си наподобяват по усет и кои - не. Така да вземем за пример мога да застана с обичаната си бутилка вино и да кажа: Бих желала да знам кое вино най-вече наподобява на нея по усет - или и по усет, и по цена ", споделя Торана Бендер.
" Виждаме, че когато логаритъмът комбинира данните от етикетите и рецензиите за вино с такива от дегустациите, той прави по-точни прогнози за желанията на хората, в сравнение с когато употребява единствено обичайните типове сведения под формата на изображения и текст. Така че, научаването на машините да употребяват човешкия осезателен опит води до по-добри логаритми, които са от изгода за потребителя ", е мнението на проф. Серж Белонжи, който е съавтор на проучването. Той е отпред на Катедрата по компютърни науки в Копенхагенския университет.
Според него при машинното образование се следи възходяща наклонност за потребление на така наречен мултимодални данни, които нормално се състоят от композиция от изображения, текст и тон. Въвеждането на вкусови или други сетивни данни като източници на информация е изцяло ново. Той вижда огромен капацитет - да вземем за пример в хранителния бранш.
" Разбирането на усета е основен аспект на науката за храните и е от значително значение за реализиране на здравословно и стабилно произвеждане на храни ”, изяснява Белонжи. Той изяснява, че потреблението на изкуствен интелект в този подтекст към момента е в доста начален стадий. " Проектът ни демонстрира силата на потреблението на човешки входни данни в изкуствения разсъдък и предвиждам, че резултатите ще дадат подтик на повече проучвания в пресечната точка на науката за храните и изкуствения разсъдък ", добавя той.
" Избрахме виното за образец, само че същият способ може да се приложи и за бирата и кафето. Например методът може да се употребява за препоръчване на артикули и може би даже на предписания за храна на хората ", споделя Торанна Бендер.
Учените се надяват, че в случай че съумеят да схванат по-добре вкусовите прилики в храните, могат да го използваме и в бранша на опазването на здравето, с цел да сформираме ястия, които дават отговор на усетите и питателните потребности на пациентите. " Може даже да се употребява и за създаване на храни, съобразени с разнообразни вкусови профили ", споделя Бендер.
Изследователите са разгласили данните си на отворен сървър и могат да бъдат употребявани гратис.
Изследването е налично в arXiv.
