Tworzenie bloków Gutenberg z użyciem ChatGPT.

Zobacz kurs

Podstawy AWS.

Automatyzacja procesów z Make.com

Nowy plugin Secure Custom Fields i konflikt na horyzoncie

Nowy plugin Secure Custom Fields i konflikt na horyzoncie

Przyszłość projektowania w WordPressie: Blokowe rewolucje i wizje Franka Kleina

Przyszłość projektowania w WordPressie: Blokowe rewolucje i wizje Franka Kleina

Optymalizacja obrazów w WordPress: jak przyspieszyć witrynę i poprawić jakość?

Optymalizacja obrazów w WordPress: jak przyspieszyć witrynę i poprawić jakość?

Najlepsze wtyczki do sprzedaży biletów na WordPressie

Najlepsze wtyczki do sprzedaży biletów na WordPressie

Odkryj Interactivity API w WordPressie

Odkryj Interactivity API w WordPressie

Zobacz więcej
Bielik – Polski Model AI: Wszystko, Co Musisz Wiedzieć

Bielik – Polski Model AI: Wszystko, Co Musisz Wiedzieć

Deepseek R1 – Fakty i mity. Recenzja i analiza chińskiego modelu.

Deepseek R1 – Fakty i mity. Recenzja i analiza chińskiego modelu.

DeepSeek-R1 – Komentarz techniczny

DeepSeek-R1 – Komentarz techniczny

Anatomia Agenta AI – Kompletny przewodnik techniczny

Anatomia Agenta AI – Kompletny przewodnik techniczny

Agent AI – Kompleksowy przewodnik

Agent AI – Kompleksowy przewodnik

Zobacz więcej

AdaptaFood: Rewolucja w Kuchni dzięki Sztucznej Inteligencji

Artykuł źródłowy pochodzi z portalu PubMed. Oryginalny tytuł to:

Artykuł przedstawia system AdaptaFood, który adaptuje przepisy kulinarne do specyficznych ograniczeń dietetycznych, takich jak alergie, potrzeby medyczne czy preferencje żywieniowe. System ten wykorzystuje zaawansowany model języka oparty na BERT do analizy semantycznej składników i znajdowania odpowiedników w celu dostosowania przepisów. AdaptaFood pozwala na poszerzenie informacji o przepisach i generowanie wysokiej jakości adaptacji przepisów, biorąc pod…

Zobacz Abstrakt

Multimed Syst. 2025;31(1):87. doi: 10.1007/s00530-025-01667-y. Epub 2025 Feb 1.

ABSTRACT

This paper presents AdaptaFood, a system to adapt recipes to specific dietary constraints. This is a common societal issue due to various dietary needs arising from medical conditions, allergies, or nutritional preferences. AdaptaFood provides recipe adaptations from two inputs: a recipe image (a fine-tuned image-captioning model allows us to extract the ingredients) or a recipe object (we extract the ingredients from the recipe features). For the adaptation, we propose to use an attention-based language sentence model based on BERT to learn the semantics of the ingredients and, therefore, discover the hidden relations among them. Specifically, we use them to perform two tasks: (1) align the food items from several sources to expand recipe information; (2) use the semantic features embedded in the representation vector to detect potential food substitutes for the ingredients. The results show that the model successfully learns domain-specific knowledge after re-training it to the food computing domain. Combining this acquired knowledge with the adopted strategy for sentence representation and food replacement enables the generation of high-quality recipe versions and dealing with the heterogeneity of different-origin food data.

PMID:39902095 [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39902095/?utm_source=Other&utm_medium=rss&utm_campaign=pubmed-2&utm_content=18Cx71VHHP3XUFm_UtwWKCRHiwab6gnVsoJL5Op9oVpDIYQURc&fc=20241127081157&ff=20250204153355&v=2.18.0.post9+e462414] | PMC:PMC11787260 [https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/PMC11787260/?utm_source=Other&utm_medium=rss&utm_campaign=pubmed-2&utm_content=18Cx71VHHP3XUFm_UtwWKCRHiwab6gnVsoJL5Op9oVpDIYQURc&fc=20241127081157&ff=20250204153355&v=2.18.0.post9+e462414] | DOI:10.1007/s00530-025-01667-y [https://doi.org/10.1007/s00530-025-01667-y]

Wprowadzenie

W erze dynamicznie rozwijającej się technologii, sztuczna inteligencja (AI) znajduje zastosowanie niemal w każdej dziedzinie życia. Jednym z obszarów, gdzie AI wywiera szczególnie znaczący wpływ, jest gotowanie i dieta. Adaptacja przepisów kulinarnych staje się z roku na rok coraz ważniejsza. Wraz z rosnącą liczbą osób z nietolerancjami pokarmowymi, alergiami i specjalnymi wymaganiami dietetycznymi, potrzeba modyfikacji przepisów staje się kluczowa dla zachowania zdrowia i jakości życia. Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji w kuchni, możliwe jest nie tylko dostosowanie przepisów do indywidualnych potrzeb, ale także odkrycie nowych, zaskakujących połączeń smakowych.

Czym jest AdaptaFood?

AdaptaFood to niezwykły system zaprojektowany do rewolucjonizowania sposobu, w jaki podchodzimy do gotowania i przepisów kulinarnych. System ten wykorzystuje najnowsze technologie sztucznej inteligencji, aby zautomatyzować proces adaptacji przepisów. Jego głównym celem jest stworzenie platformy, która umożliwia użytkownikom łatwe i szybkie dostosowywanie przepisów kulinarnych do indywidualnych potrzeb dietetycznych. AdaptaFood nie tylko identyfikuje składniki w przepisach, ale również sugeruje ich zamienniki, oferując zdrowsze lub lepiej dostosowane do danego użytkownika opcje.

Jak działa system?

AdaptaFood działa na zasadzie analizy obrazu i tekstu przy użyciu zaawansowanych modeli AI. Cały proces zaczyna się od przyjmowania zdjęć przepisów oraz obiektów związanych z tymi przepisami. Wykorzystanie modeli opartych na metodach typu BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) pozwala na skuteczne wyodrębnienie istotnych elementów przepisu.

Na przykład, jeśli mamy obraz dania wraz z opisem przepisu, AdaptaFood potrafi zidentyfikować wszystkie składniki oraz sposób ich przygotowania. Proces ekstrakcji składników z obrazu można zaprezentować przy użyciu przykładowego fragmentu kodu:

# Przykład kodu do ekstrakcji składników z obrazu
ingredient_extraction(model, image)

Dzięki takiej zaawansowanej technologii, system potrafi automatycznie analizować składniki i sugerować alternatywne rozwiązania dla osób z alergiami lub preferujących określoną dietę.

Dostosowanie przepisów

Techniki dostosowywania przepisów w AdaptaFood nie ograniczają się jedynie do prostego zamieniania składników. System korzysta z modeli opartych na uwadze (attention models), co pozwala na dogłębną analizę składników oraz kontekstu, w jakim są używane. Dzięki temu, możliwe jest nie tylko proponowanie zamienników, ale także rekomendowanie składników, które poprawiają wartości odżywcze i smak potraw.

Modele oparte na uwadze analizują całokształt informacji zawartych w przepisie, biorąc pod uwagę zarówno znaczenie poszczególnych składników, jak i ich miejsce w hierarchii przepisu. Daje to możliwość dokładnego wyważenia nowych składników oraz dostosowania przepisów w sposób, który jest zgodny z oczekiwaniami smakowymi i wizualnymi użytkownika.

Analiza wyników

AdaptaFood posiada zaawansowany system identyfikacji i sugerowania substytutów składników, co czyni go wyjątkowo skutecznym narzędziem w kuchni przyszłości. Substytucja składników opiera się na analizie ich właściwości odżywczych, takich jak zawartość białka, tłuszczu i węglowodanów, oraz ich roli w całościowym odbiorze potrawy.

Przykład grupowania składników i ich zamienników w systemie AdaptaFood może być zaprezentowany w ten sposób:

# Przykład kodu do analizy składników
substitute_analysis(ingredients_list)

Tego rodzaju analiza pozwala systemowi na precyzyjne rekomendowanie zamienników, które nie tylko spełniają wymagania dietetyczne użytkownika, ale także zachowują właściwości smakowe oraz konsystencję potrawy.

Zastosowania praktyczne i przyszłość

AdaptaFood ma szerokie zastosowanie w codziennym gotowaniu, zarówno w kuchniach domowych, jak i profesjonalnych. Dzięki niemu gotowanie staje się bardziej dostępne dla osób z ograniczeniami dietetycznymi, pozwalając cieszyć się różnorodnością kulinarną bez obaw o zdrowie.

Perspektywy rozwoju AdaptaFood są nieograniczone. W przyszłości planowane są dalsze rozwinięcia systemu, takie jak integracja z aplikacjami mobilnymi, co pozwoli na szybszą i bardziej efektywną personalizację przepisów w oparciu o historie dietetyczne użytkowników. Ponadto, rozwinięcie analizy sensorycznej może umożliwić rozwój rekomendacji dostosowanych do preferencji smakowych na poziomie personalnym.

Podsumowanie

AdaptaFood to innowacyjne narzędzie w świecie kulinariów, które wprowadza kuchnię w nową erę dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji. Jego zdolność do adaptacji przepisów w oparciu o indywidualne potrzeby zdrowotne i dietetyczne użytkowników czyni go niezwykle wartościowym narzędziem już dziś, a wiele jeszcze przed nim. Szybkość i precyzja, z jaką AdaptaFood przetwarza dane i proponuje substytuty, otwiera nowe możliwości w kreacji unikalnych doświadczeń kulinarnych. Z jego pomocą, gotowanie staje się nie tylko prostsze, ale też bardziej angażujące i osobiste, co jest krokiem milowym w ewolucji kulinariów.