A szöuli Korea University kutatóiból és a Sony szakértőiből verbuvált csapat együttes munkájának gyümölcseként megszületett a FlavorGraph. Ahogy neve is mutatja, ez az algoritmus az ízek területén igyekszik automatizált segítséget nyújtani a konyhában.
Behálózott ízlelőbimbók
A témáról megjelent blogbejegyzés szerint a mesterséges intelligenciával támogatott "térképező" alkalmazást arra trenírozták, hogy megjósolja két összetevő párosíthatóságát, azaz az MI kitalálja, melyik íz hogy passzol a másikhoz. Ehhez a különböző összetevőkben található 1561 ízmolekulából származó információkat használja fel, valamint milliónyi receptet, amelyekben egy-egy összetevőpáros megjelenik. Ennek a két fő területnek a párhuzamos vizsgálatából áll össze az a gráf, amelyben már gépi módszerekkel lehet kutatni a korábban esetleg nem próbált, ám a rendszer jóslata szerint összeillő elempárokat, -csoportokat.

Az ízek típusa, a kémiai összetevők és az élelmiszerek feltérképezett kapcsolata
A kutatók szerint a javasolt párosításokkal új lehetőségek teremtődnek nem csak a konyhában, de az élelmiszer-tudományban általában. A javaslatok többek között felhasználhatók a vegyületek és az élelmiszerek közötti kapcsolatok előrejelzésére, de a remények szerint új és izgalmas receptek megalkotásának is utat nyithatnak.
Elkészült az első fogás a technológiai boszorkánykonyhában
A most bemutatott tudományos munka tulajdonképpen az első kézzelfogható eredménye annak a projektnek, amelynek beindítását tavaly decemberben jelentette be a Sony AI, a japán vállalat mesterséges intelligenciára és gépi tanulásra specializált szárnya.
Úgy tűnik, a Sonynál a lehetséges felhasználási területek között kiemelten kezelik a gasztronómiát, mivel az említett kezdeményezés igen szerteágazó célokkal rendelkezik. Ezek közül az egyik egy olyan MI-re támaszkodó alkalmazás megalkotása, amely képes új (és remélhetőleg ehető) recepteket előhúzni a kódsorai közül. A másik cél a Japánban hagyományosan erős robotikához kötődik: a projekt keretében egy séfek keze alá dolgozó automatát fejlesztenek. Végül mindez kiegészül egy embereket bevonó, közös alkotást serkentő közösségi platformmal, ahol megoszthatók majd például a gép által javasolt ételekkel kapcsolatos élmények is.
Az ötlettől az értékteremtésig – az üzleti réteg szerepe az adattudományi működésben
Az adattudomány valódi értéke ott válik láthatóvá, ahol az előrejelzések döntésekké, a döntések pedig mérhető üzleti eredményekké alakulnak. Ehhez azonban tudatos üzleti beágyazásra, mérési keretrendszerekre és következetes visszacsatolásra is szükség van.
EGY NAPBA SŰRÍTÜNK MINDENT, AMIT MA EGY PROJEKTMENEDZSERNEK TUDNIA KELL!
Ütős esettanulmányok AI-ról, agilitásról, csapattopológiáról. Folyamatos programok három teremben és egy közösségi térben: exkluzív információk, előadások, interaktív workshopok, networking, tapasztalatcsere.
2026.03.10. UP Rendezvénytér
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak