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想知道朋友圈他们晒出来的那些美食都是怎么做出来的？有哪些食材组成？新的人工智能来了，拍一张照片上传，它就能识别出使用了哪些食材配料，并推荐相似的食谱配方给你，识别的准确率高达65%。
”随着社交媒体的发展，越来越多的人喜欢在网上或社交媒体平台晒一些自己喜欢的美食照片，而最新的人工智能技术已经可以通过读取图片信息而分析出食谱中所使用的原辅料。
这套新的智能食品识别体系被称为“Pic2Recipe”，它甚至有潜力发展成为人们的“餐桌助手”，可以帮助人们解析出食品里的营养信息。
无论是打开朋友圈，或者是其他社交平台，总能看到人们分享的各种美食照片，有家庭自制的美食，也有外出就餐的一些厨师级制作，看上去都非常诱人，但是如果你想自己制作这些美味菜肴，就需要知道其中的食材配料和成分。
一支来自麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的团队，在早先研究人工智能和算法的基础上，创造了食谱数据库。他们认为，这样的照片解析方式能帮助人们了解食谱配方，从而更好地为健康饮食习惯提供宝贵建议配方，更好地理解人们的饮食习惯。
针对一幅菜肴的静态影像，CSAIL团队开发的精深学习算法能够准确推算出食材原料和配方。
在卡塔尔计算研究学院（QCRI）最新发表的一篇文章中，CSAIL团队设计了PicRecipe系统可以通过读取食物的照片，预测其食材组成，并给出相似的食谱配方。
一位来自麻省理工学院的博士后YusufAytar提到，“在计算机视觉领域，食物是最容易被忽略的，因为我们并没有规模足够大的数据集来做这样的预测。但那些看起来似乎没什么用的美食照片，实际上可以在饮食习惯和膳食偏好等方面为我们提供有价值的洞见。”
YusufAytar与同校的教授AntonioTorralba合著了一篇关于该系统的论文，他表示“7月底时，这篇论文已在檀香山举办的计算机视觉和模式识别会议上发表。”
CSAIL研究生NickHynes和西班牙加泰罗尼亚纽约科技大学的AmaiaSalvador并列第一作者。联合发表者还包括CSAIL博士后JavierMarin，科学家FerdaOfli以及QCRI的研发总监IngmarWeber。
AI识别食物照片，是如何实现的呢？
网站上可以找到大量针对食品数据分级归类的研究，但是它们中的大多数使用的数据集太小，经常导致食物分类的偏差很大。
年瑞士研究人员创建了“Food-”数据集，并用它来开发了一种识别食物图像的算法，精准度可以达到50%。经过进一步迭代循环也只能将这一准确度提高至80%，这也意味着数据集的规模可能是个限制因素。
但即使数据集够大，通常也存在人口普及率方面的局限，如香港城市大学的数据库有多达11万张食物图片，个菜谱，每一份都有原配料清单和说明，但仅仅包含了中国菜。
CSAIL团队的项目旨在基于现有的工作基础上构建数据集，但要极大地拓展范围。研究者对AllRecipes和Food.
