AI pomohla zaměstnancům Google vyvinout recepty na hybridní pečivo

Vývoj receptu je umění, ale co se stane, když datový vědec přijme ambiciózní projekt pečení? Zde je nápověda: hybridní pečivo.

Směsi jsou výsledkem pečení pomocí strojového učení, dvou zájmů Sary Robinsonové, vývojářky ve službě Google Cloud. Během karantény v epidemii, když se svět obrátil do kuchyně kvůli útěše a obživě, Sara Robinsonová pekla, vyráběla cupcake, kváskový chléb, pizzu a další.

Ve svých nejzákladnějších formách vyžadují těsta kombinaci některých nebo všech následujících látek: mouka, tekutina, cukr, tuk, sůl, vejce a kypřící prostředek. Různé poměry přinášejí různé výsledky a Sara Robinsonová chtěla vědět, zda by strojové učení mohlo tyto vzory rozvinout a poté předpovědět výsledek receptů na základě jejich seznamu měřených ingrediencí.

Zajímaly ji tři oblíbené pečené dobroty: chleba, sušenky a koláče.

Sara Robinsonová nejprve shromáždila spoustu online receptů, zpočátku 99, později asi 600 pomocí Dale Markowitze, inženýra AI také ve společnosti Google. Strávili čas analýzou ingrediencí, udržováním základních a odstraňováním těch, jejichž absence nebude mít vliv na strukturu a konzistenci. „Nezahrnuli jsme přísady jako skořici, čokoládové lupínky nebo muškátový oříšek,“ napsali experti na AI v příspěvku na blogu na Google Cloud Platform.

Rovněž odstranili látky, které by mohly usnadnit práci modelu predikce pečení. „Čokoládové lupínky byste teoreticky mohli přidat do jakéhokoli receptu, ale téměř nikdy se nenacházejí v chlebu, což je náznak, od kterého jsme nechtěli, aby se náš model učil,“ vysvětlili. Nakonec skončili u 16 ingrediencí, které začínaly u obvyklých přísad pro pečení, jako je mouka, mléko a droždí, a končily u méně zřejmých možností, jako je avokádo a jablečný ocet.

Oba vědci se také ujistili, že recepty byly správně označeny a různá měření byla převedena do jedné jednotky. „Udělali jsme trochu reorganizaci, protože podle Paula Hollywooda (velkého britského odborníka na pečení) jsou pochoutky jako banánový, cuketový a dýňový chlebíček opravdu více koláče, než chleba,“ píše se v dalším příspěvku.

Nakrmili nástroj strojového učení poháněný Googlem všemi svými daty, řekli mu, co má analyzovat, nechali ho hodiny trénovat a pak pro to vytvořili aplikaci. V pozdějším testu chuti model správně identifikoval recepty na kousky chleba, sušenky a koláče s různou mírou spolehlivosti pouze na základě množství ingrediencí.

Podle tech-důvtipných kuchařů tento software obecně závisel na hodnotách čtyř ingrediencí, aby uhodl, o jaké pečivo jde. „Zdálo se, že množství másla, cukru, droždí a vajec v receptu je důležitým ukazatelem,“ napsali. Méně důležité pro předpovědi byly prášek do pečiva, mléko a avokádo.

Ale tento software dokáže více než jeden trik. Nejen, že dokázal uhodnout recepty, ale také pomohl vytvořit nové. Pekaři si pohrávali s množstvím různých ingrediencí, dokud software nepředpověděl stejnou pravděpodobnost pro vznik koláče a sušenky, což nazvali „cakie“ (z anglického cake a cookie). Další experimentování s poměry ingrediencí vedlo k hybridu mezi chlebem a sušenkami – breakie (z anglického bread a cookie).

I přes všechnu svou inteligenci algoritmus ale nedokázal z ingrediencí nic upéct, což byl úkol, který padl na bedra Robinsonové. Dovolila si také přidat další ochucovadla a koření, jako je vanilkový extrakt, skořice a čokoládové lupínky, a rozdělit doporučené množství cukru mezi bílý a hnědý.

Jako všichni skuteční vědci potvrdili zjištění svého teoretického modelu tím, že se vydali do kuchyně a ověřili recepty v praxi.

Jak tedy chutnají výtvory? „Jako sušenky, ale vzdušnější,“ řekla Sara Robinsonová o breakie ve videu na YouTube. A cakie je křupavý - „Je to báječné,“ ujistila. (Kl)