Об этом говорится в результатах исследования.

Отмечается, что основой сервиса является нейросеть, которая способна распознавать объекты, на фото библиотеки ImageNet. Ученые усовершенствовали алгоритм нейросети, который достаточно хорошо умеет определять признаки на изображениях. Немецкие ученые поработали над тем, чтобы четыре нейрона последнего слоя определяли калорийность блюда и содержание базовых компонентов (белки, жиры, углеводы). Еще 100 нейронов нацелены на определение 100 возможных ингредиентов блюда.

Ученые подошли к обучению нейросети довольно примитивно. Они использовали сайт рецептов со списками частей и фотографиями готовых блюд. Также авторы разработки применили базу пищевой ценности различных продуктов. Исследователи убрали лишние слова из рецептов и перевели приблизительные величины в конкретные. Так, нейросеть может распознавать 70 тысяч рецептов и 308 тысяч фотографий.

В рамках тестирования нейросети было установлено, что погрешность расчета на 100 граммов блюда составляет всего 46,7 калории, 2,51 грамма белка, 3,88 грамма жира и 6,97 грамма углеводов. Однако разработчики планируют усовершенствовать умения своего изобретения. К слову, ученые опубликовали в открытом доступе исходный код нейросети.

• Исследователи американского Массачусетского технологического института (MIT) разработали искусственный интеллект, который может диагностировать коронавирус COVID-19 по звукам кашля.