تم تحليل أكثر من 600 وصفة خبز وتطوير منتجات جديدة باستخدام التعلم الآلي

بعد آلاف السنين من التراكم، طور البشر مجموعة متنوعة من الأطعمة اللذيذة، لكن براعم التذوق لدينا لم تكن راضية أبدًا. من أجل استكشاف إمكانيات جديدة، استخدم مطور الذكاء الاصطناعي في Google الذكاء الاصطناعي لتطوير وصفات جديدة للحلوى. هل سيكون الذكاء الاصطناعي أكثر إبداعًا من البشر في مجال تطوير الوصفات؟

لقد احتلت المخبوزات دائمًا مكانة مهمة في أطباق العالم المتنوعة. الخبز الطري والكعك الرقيق والبسكويت المقرمش كلها لا تقاوم.

الخبز ليس مجرد تقنية طبخ، بل هو فن أيضًا. من خلال خلط الدقيق والبيض والزبدة والسكر والمواد الخام الأخرى بنسب مختلفة والمرور بسلسلة من التفاعلات الفيزيائية والكيميائية، ستحصل على وجبات خفيفة ذات نكهات وملمس مختلف، مثل الأعمال الفنية الرائعة.

حتى الآن، قام خبراء الخبز بتطوير العشرات من الحلويات الكلاسيكية مثل فطائر البيض، والفطائر المنتفخة، والميل فوي. ومع ذلك، من أجل جلب تجارب جديدة وتحفيز براعم التذوق لدى محبي الطعام، فإنهم ما زالوا يبحثون ويطورون منتجات جديدة بشكل مستمر.

سارة، مهندسة الذكاء الاصطناعي في جوجل، والتي تعمل كمتحمسة للخبز، كانت تستكشف أيضًا إمكانيات جديدة. إنها تجمع بين هذه الهواية وعملها، باستخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير وصفات خبز جديدة.

استخدام التعلم الآلي للخبز، وتطوير منتجين جديدين في دقائق

مثل العديد من الأشخاص، قضت سارة، مهندسة الذكاء الاصطناعي في Google Cloud، الكثير من الوقت في المطبخ أثناء اضطرارها للبقاء في المنزل بسبب الوباء.

سارة تحب الخبز، ولكنها تجد أن معظم الناس يخبزون من خلال البحث عن وصفات جاهزة على الإنترنت ثم اتباعها خطوة بخطوة. من المؤكد أن هذا النهج آمن، لكنه يعاني من قيود كبيرة، كما أنه من الصعب الابتكار فيه. ولكن إذا قمت بمطابقتهم بشكل عشوائي، فقد تفشل وتضيع المواد والوقت.

لذلك، من المهم فهم المبادئ العلمية وراء وصفات الخبز حتى تتمكن من فهم التأثيرات المختلفة التي يحدثها كل مكون ونسب مختلفة بوضوح، وبالتالي الابتعاد عن قيود الوصفات الثابتة.

باعتبارها مهندسة ذكاء اصطناعي، اعتقدت سارة أن هذه المهمة مناسبة تمامًا للتعلم الآلي. "نحن ندرب نموذج التعلم الآلي باستخدام البيانات الموجودة، ونتركه يتقن القواعد، ثم نقوم بإنشاء الصيغة الجديدة التي نريدها."

وبناءً على هذه الفكرة، قامت سارة ببناء نموذج الذكاء الاصطناعي بسرعة.بعد تعلم 600 وصفة خبز، يمكن للنموذج تحديد ما إذا كانت نتيجة الخبز لوصفة الإدخال هي الخبز أو الكعكة أو الكوكيز بدقة.

بعد ذلك، طلبت سارة من نموذج الذكاء الاصطناعي، الذي أتقن سر نسب مكونات الخبز، أن يصنع وصفة خليط من الكعكة والبسكويت، والتي أطلقت عليها اسم "كاكي" (كعكة + بسكويت).

لقد حقق نموذج الذكاء الاصطناعي التوقعات وأنتج الوصفة الدقيقة التي احتاجتها سارة. سارة أجرت تجاربها الخاصة واكتشفت أنه تحت إشراف هذه الوصفة الجديدة، كانت "الكعكة" المخبوزة كما هو متوقع تمامًا وكان طعمها لطيفًا للغاية.

بعد ذلك طلبت سارة من نموذج الذكاء الاصطناعي إنشاء وصفة لوجبة "الإفطار" (خبز + بسكويت)، وكانت النتيجة مرضية لها أيضًا.

خباز الذكاء الاصطناعي: على دراية تامة بمبادئ خلط المعجنات

وقد شرحت سارة عملية بناء هذا النموذج في مدونتها. دعونا نرى كيف يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي ليصبح خبازًا محترفًا.

تنظيم مجموعة البيانات 

أولاً، جمعت سارة وزملاؤها أكثر من 600 وصفة من الإنترنت لتشكيل مجموعة بيانات للوصفات، بما في ذلك الخبز والكعك والبسكويت. ثم،تم استخراج المواد الخام الأساسية المستخدمة بشكل شائع، بإجمالي 16 نوعًا، بما في ذلك الدقيق والخميرة والحليب والماء والملح والبيض وما إلى ذلك.

ثم قام المؤلف بتوحيد وحدات القياس للمكونات المختلفة في هذه الوصفات. على سبيل المثال، تم قياس بعضها بـ"أكواب" وتم قياس بعضها بـ"ملاعق". قام المؤلف بتحويلهم جميعًا إلى "أونصات" (1 أونصة ≈ 28.35 جرامًا).

بناء النماذج وتعلم الوصفات 

لقد قاموا ببناء نموذج تصنيف باستخدام جداول AutoML من Google.

بمجرد إنشاء نموذج جدولي جديد، يمكنك استيراد البيانات مباشرةً من CSV أو جداول بيانات Google أو قاعدة بيانات BigQuery. بعد استيراد البيانات، يمكنك رؤيتها في علامة التبويب "التدريب":

بعد تدريب النموذج بهذه البيانات، سوف يتقن النموذج خصائص الوصفة المقابلة لكل منتج مخبوز، حتى يتمكن من تقديم تنبؤات أكثر دقة.

تحليل قابلية تفسير النموذج 

ومن خلال التحليل، تمكنت سارة من فهم الأساس الذي استند إليه نموذج الذكاء الاصطناعي في بناء تنبؤاته. وتظهر النتائج أنه بالنسبة لنموذج الذكاء الاصطناعي، يتم ترتيب أهمية كل مكون في وصفة الخبز لاتخاذ القرار على النحو التالي:

وبطبيعة الحال، في الواقع فإن وصفات الحلويات المختلفة معقدة للغاية، والمؤشرات المذكورة أعلاه ليست ثابتة. على سبيل المثال، قامت سارة بتحليل نتائج التنبؤ بوصفة "كعكة" معينة ووجدت أن البيض والزبدة وبيكربونات الصودا هي مؤشرات حكم مهمة للتنبؤ بالذكاء الاصطناعي.

في الواقع، في مجال الخبز، كتب المحترفون منذ فترة طويلة كتبًا تقدم مبادئ الخبز، مثل "فهم "لماذا" الخبز بطريقة علمية" و"كتاب الخبز المقدس"، ولكن الهواة قد لا يكون لديهم الوقت أو الصبر الكافي لدراستها.

تُنقذنا خبازات الذكاء الاصطناعي هذه الخطوة. لا تحتاج إلى إتقان المبادئ العلمية، يمكنك ترك الذكاء الاصطناعي يساعدك في إنشاء الحلويات التي تناسب ذوقك. أليس هذا رائعا؟

عندما يتعلق الأمر بتطوير أطباق جديدة، هل الذكاء الاصطناعي أكثر موثوقية من البشر؟

بعد أن سئموا من الأطباق التقليدية، بدأ عدد متزايد من الناس في البحث عن أطباق مبتكرة في السنوات الأخيرة. لكن الحقيقة هي أنه إذا لم تكن حذراً، فإن الأطباق المبتكرة ستتحول إلى أطباق مظلمة يخاف منها الناس: الخضار المقلية مع البرتقال، كعك القمر المقلي مع الفلفل، البطيخ المقلي مع الموز...

قبل أن يتعلم الذكاء الاصطناعي كيفية تطوير وصفات الخبز، كان قد شارك بالفعل في البحث والتطوير في الوصفات. هل سيكون أكثر موثوقية من الطهاة البشر، ويبتكر مع تجنب الفشل في نفس الوقت؟

في عام 2019، دخلت شركة صناعة الفطائر البريطانية Piglet's Pantry في شراكة مع Esme Loans، وهي منصة قروض تجارية،تم تغذية الخوارزمية بآلاف الوصفات الموجودة للفطائر البريطانية المحددة (يبلغ مجموعها ما يقرب من مليون حرف من النص)، ثم تعلمت كيفية اختراع آلاف الوصفات الجديدة للفطائر.

وبعد ذلك، وبعد الفحص التجريبي اليدوي والتحسين، تم اختيار خمس وصفات جديدة للفطائر للإنتاج. بعد تجربتها، قال بعض الزبائن أنها لذيذة.

ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي الذي يتمتع بقدر كبير من الخيال والابتكار من المؤكد أنه سوف يرتكب الأخطاء.

في السابق، حتى بعد تعلم 30 ألف وصفة، كانت الذكاء الاصطناعي لا يزال يفشل في إتقان مزيج الأطعمة المختلفة، ويولد بعض الوصفات التي تبدو غير مستساغة.

على سبيل المثال، مزيج التوت الأزرق + السبانخ + جبن الفيتا، لحم الخنزير المقدد + الأفوكادو + الخوخ، وما إلى ذلك.

يبدو أن مهارات الذكاء الاصطناعي في تطوير الوصفات ليست مستقرة بما فيه الكفاية، وأحيانًا تكون مجرد مجموعات عشوائية. لذلك، يجب على محبي الطعام أن يكونوا مستعدين ذهنيًا لتسليم مهمة ابتكار الأطباق إلى الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أنه يوفر الوقت، إلا أنه يأتي أيضًا مع بعض المخاطر.

مصدر الخبر:

https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/baking-recipes-made-ai