IA DA GOOGLE É CAPAZ DE IDENTIFICAR A ORIGEM DE UMA COMIDA JAPONESA PELA FOTO

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Já pensou se você pudesse identificar o restaurante que preparou um prato apetitoso apenas olhando uma foto? Pois uma inteligência artificial da Google consegue fazer exatamente isso

Techmundo/Software

Trata-se da AutoML Vision, um programa de aprendizado de máquina capaz de identificar o local exato do preparo de um lámen feito nas unidades de uma franquia de comida japonesa.

O responsável por dar essa aplicação à IA da Google foi o pesquisador de dados Kenji Doi. Conforme relata o blog da Google, Doi coletou 1.170 fotos dos pratos produzidos nas 41 unidades da rede Ramen Jiro, de Tóquio, e juntou a uma base de 48 mil outras fotos de lamens preparados por outros restaurantes.

Levou 24 horas para que o programa compilasse todas as informações e e criasse um modelocapaz de predizer se o prato era da rede japonesa ou não com uma precisão de 94,5%. A Google informa que um modelo básico e bem menos preciso ficou pronto em somente 18 minutos, mas não informou a precisão nesse caso.

“Com a AutoML Vision, um cientista de dados não precisaria gastar muito tempo treinando e refinando um modelo para atingir os melhores resultados”, explica Kenji Doi. “Isso significa que empresas podem realizar trabalhos com inteligência artificial em escala mesmo com um número limitado de cientistas.”

Hipóteses

Agora, o passo seguinte é descobrir como o programa de aprendizado de máquina da Google consegue identificar as diferenças entre os lámens. A primeira hipótese com a qual Doi trabalhou foi a de que o modelo avalia a cor ou a forma da tigela na qual o prato é servido, ou então a mesa que aparece ao fundo — como se trata de uma franquia, os recipientes e as mesas se repetem.

Contudo, agora, ele supõe que a AutoML Vision é, de fato, capaz de avaliar cada detalhe gráfico que aparece “diante de seus olhos”. Isso permite a ele identificar diferenças nos cortes das carnes ou até mesmo na maneira como os complementos são distribuídos no topo do lámen.

Fonte: https://goo.gl/MH6JTn

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