В России создали нейросеть, которая оценивает вкус сладостей до дегустации
В Российском технологическом университете (РТУ МИРЭА) разработали виртуального ИИ-дегустатора десертов. Система анализирует данные о технологическом процессе и заранее находит брак.
Виртуальный дегустатор собирает данные с датчиков и из лаборатории предприятия о пропорциях ингредиентов, температуре приготовления, консистенции, цвете, запахе, внешнем виде. На основе этого нейросеть выставляет десерту оценку по 10-балльной шкале.
Низкий балл означает, что рецептура нарушена, например, на каком-то этапе положили слишком много сахара. Сейчас такие отклонения выявляет дегустационная комиссия, которая пробует уже готовую продукцию, и это занимает много времени. Скорректировать процесс сразу, пока партия еще выпускается, не получается.
В основе системы — нейросетевая модель, обученная на данных реальных кондитерских производств. Ее можно подключать на разных этапах: от настройки рецептуры до финального контроля готовых изделий.
«Вкус — это субъективная категория, но ее можно предсказать, если опираться на точные цифры. Мы создали модель, которая связывает технологические параметры с итоговыми вкусовыми характеристиками. Это как рецепт, где ингредиенты — не граммы, а целые технологические режимы. Наш модуль позволяет технологу увидеть будущий вкус еще до того, как первая партия отправится на упаковку. Это экономит время, сырье и нервы», — поясняет доцент кафедры промышленной информатики РТУ МИРЭА Владислав Благовещенский.
Получается, что нейросеть не заменяет дегустаторов полностью, а скорее берет на себя рутинную часть контроля, чтобы люди пробовали уже то, что заведомо прошло проверку по цифрам.
Недавно диетологи рассказали, что искать в составе полезных снеков.
