Шановні студенти та абітурієнти, кафедра Штучного інтелекту, що не так давно була створена у Державному університеті телекомунікацій, запрошує вас приєднатися до нашої дружньої команди для прийняття участі у реалізації цікавих проектів, пов'язаних з використанням штучного інтелекту (ШІ).

Повірте, це буде цікаво. Адже, сфери, де застосовується ШІ настільки різнопланові, що ви собі й уявити не могли. Наприклад, не так давно, одна з мережевих піцерій («Додо Піца») використовуючи штучний інтелект розробила рецепт піци, який враховує молекулярну сполучуваність інгредієнтів. Піца отримала назву Open Source («Опенсорс») піца.

Щоб навчити ШІ розуміти, яким чином поєднуються між собою ті, чи інші інгредієнти, було проаналізовано понад трьохсот тисяч рецептів. Сам рецепт піци, придуманої штучним інтелектом, включає десять інгредієнтів - як традиційних (томатний соус, курча, томати чері, броколі, моцарела), так і дуже незвичайних (диня, груша, тунець, м'ята, мюслі).

Потрібно враховувати, що «Опенслорс» піца була створена в якості експерименту, щоб перевірити можливість структурного опису такого індивідуального явища, як смак, і чи можливо навчити штучний інтелект знаходити незвичайні поєднання інгредієнтів, які здадуться смачними більшості людей.

Спочатку датасет складався з 300 000 різних рецептів, і понад 1000 інгредієнтів. Але як же нейронна мережа, скажете ви, зможе розуміти суть рецептів? А для цього усі рецепти були описані у математичному вигляді, шляхом їх подання у вигляді набору векторів інгредієнтів. Дані вектори інгредієнтів були сформовані за допомогою Skip-Gram Negative Sampling (SGNS) - алгоритму word2vec, який був заснований на «зустрічі» слів у контексті.

Для створення рецептів були використані дві рекурентні нейромережі. Розробники припустили, що у загальному просторі рецептів існує підпростір, який відповідає за рецепти піц, і, щоб нейромережа навчилася вигадувати рецепти піц, потрібно знайти цей підпростір. Він був знайдений, після того як розробники `прогнали` рецепти піц через дві рекурентні нейромережі.

Наступним кроком після створення рецепта піци, був визначений критерій сполучуваності інгредієнтів на молекулярному рівні. В результаті було встановлено, що краще всього поєднуються інгредієнти з найбільшою кількістю загальних молекулярних пар. Тому при створенні рецепту нейромережа віддавала перевагу інгредієнтам зі схожою молекулярною структурою.

Навчившись створювати рецепти піци, за допомогою регулювання коефіцієнтів, нейромережа може придумувати як класичні рецепти (наприклад, «Маргариту» або «Пепероні»), так і рецепти з грушою, тунцем і м'ятою, один з яких і став основою для «Опенсорс» піци.

До речі, піцерія «Додо» виклала рецепт піци, і вихідний код штучного інтелекту у відкритий доступ, де його можна «взяти» абсолютно вільно, і використовувати його у будь-яких цілях, у тому числі і комерційних.

Ми впевнені, що наші проекти будуть не менш цікавими.