Jak sieci neuronowe pomagają w produkcji pizzy

Spis treści:

• AI = kontrola jakości
• Zawsze świeże składniki
• Sieć neuronowa jako szef kuchni
• AI rysuje pizzę

Teraz pizzerie mogą się cieszyć: proces przygotowywania najpyszniejszej pizzy stał się o wiele łatwiejszy. Programiści, to nasza zasługa. Nowoczesne technologie pozwalają stworzyć ulubione włoskie danie, używając wyłącznie świeżych składników i kontrolując proces pieczenia. Dzięki temu ciasto jest cienkie, ciasto chrupiące, a dodatki soczyste i aromatyczne. Dokładnie tak, jak lubimy.

AI = QC

Duże sieci pizzerii franczyzowych od dawna wykorzystują sieci neuronowe do kontroli jakości swoich produktów. Takie podejście pozwala na efektywne monitorowanie standardów przygotowania i składników, zapewniając wysoką jakość pizzy i zadowolenie klientów. Integracja nowoczesnych technologii z procesami produkcji i dostaw pomaga usprawnić obsługę i zwiększyć konkurencyjność marki na rynku.

W 2019 roku Domino's Pizza Australia wdrożyła innowacyjny system o nazwie DOM Pizza Checker. System ten wykorzystuje sztuczną inteligencję opartą na sieciach neuronowych i uczeniu maszynowym do oceny wyglądu pizzy. Dzięki tej technologii możliwe jest szybkie określenie, czy produkt spełnia wysokie standardy jakości firmy. Wdrożenie DOM Pizza Checker świadczy o zaangażowaniu Domino's Pizza w poprawę jakości swoich produktów i poprawę obsługi klienta.

Dragontail Systems opracował unikalny program mający na celu optymalizację działalności restauracji. Proces rozwoju trwał trzy lata. Głównym elementem Pizza Checker jest inteligentna kamera QT AI, zainstalowana nad stołami, na których krojone i pakowane są gotowe dania. Ta innowacyjna technologia znacząco poprawia jakość obsługi klienta i przyspiesza procesy w kuchni, umożliwiając restauracjom efektywne zarządzanie działalnością i poprawę doświadczeń użytkowników.

Algorytm przetwarzania obrazu analizuje pizze na podstawie tysięcy zdjęć. Rozpoznaje rodzaj pizzy, bada skład dodatków i ocenia równomierność ich rozłożenia oraz sera. Jeśli gotowe danie nie spełnia ustalonych standardów jakości, system DOM Pizza Checker powiadomi Cię o tym i zapobiegnie dostarczeniu klientowi jedzenia niskiej jakości. Gwarantuje to wysoką jakość usług i zadowolenie klienta.

Wraz z wybuchem pandemii COVID-19 program został dostosowany do wymogów epidemiologicznych. Algorytmy monitorują teraz obecność rękawiczek i maseczek wśród pracowników, a także czystość i regularność stołu do krojenia. Jeśli standardy sanitarne nie są przestrzegane, sieć neuronowa natychmiast powiadamia o tym kierownika restauracji. Zapewnia to wysoki poziom bezpieczeństwa i chroni zdrowie zarówno pracowników, jak i klientów, co jest szczególnie ważne w czasie obecnej pandemii.

Klienci mogą mieć pewność, że ich pizza jest przygotowywana zgodnie ze wszystkimi standardami bezpieczeństwa i higieny żywności. System DOM Pizza Checker zapewnia ciągły monitoring stołu krojczego i regularnie przypomina o konieczności czyszczenia i dezynfekcji. Gwarantuje to wysoką jakość i bezpieczeństwo naszych produktów.

Don Meij, dyrektor zarządzający Grupy Domino's w Australii, dzieli się swoją wizją rozwoju firmy i jej roli na rynku. W obliczu rosnącej konkurencji i zmieniających się preferencji konsumentów, Domino's stara się dostosowywać do wyzwań współczesności. Meij podkreśla znaczenie innowacji i rozwoju technologicznego dla poprawy obsługi klienta. Podkreśla, że ​​firma aktywnie pracuje nad udoskonaleniem procesów dostaw i rozszerzeniem oferty dań. Domino's kładzie również szczególny nacisk na zrównoważony rozwój, wdrażając w swojej działalności praktyki przyjazne dla środowiska. To nie tylko wzmacnia pozycję firmy na rynku, ale także przyciąga uwagę świadomych konsumentów, którym zależy na przyszłości planety.

Wdrożenie Pizza Checker zostało uznane za bardzo udane. W pierwszym roku użytkowania zeskanowano ponad 50 milionów pizz, co przełożyło się na 15% wzrost ocen jakości. Te statystyki potwierdzają skuteczność systemu Pizza Checker w podnoszeniu standardów jakości produktów w branży pizzerii.

System został pomyślnie wdrożony w 850 restauracjach w Australii i Nowej Zelandii. Domino’s planuje również wprowadzenie systemu Pizza Checker w Ameryce Północnej, co poprawi jakość obsługi i zwiększy zadowolenie klientów.

Instalacja systemu w restauracji kosztuje od 500 do 1000 dolarów. Należy również uwzględnić miesięczną opłatę abonamentową w wysokości 50 dolarów, która zapewnia dostęp do firmowych sieci neuronowych z zakresu widzenia komputerowego na serwerze. Inwestycja ta może znacząco poprawić wydajność lokalu i poprawić doświadczenia klientów.

Sieć pizzerii Papa John’s testuje nową technologię oceny jakości swoich produktów. Oddział firmy, działający w WNP i Europie Środkowej, opracował innowacyjny system o nazwie Pizza Magnifico (PizzaM). Ten system automatycznie analizuje jakość każdej pizzy wychodzącej z pieca, co pomaga zapewnić wysoki standard obsługi i zadowolenie klienta.

Aby wytrenować sztuczną inteligencję, twórcy wykorzystali zbiór danych składający się z ponad 700 tysięcy zdjęć pizzy Papa John's, gromadzonych przez okres 10 lat. Przed załadowaniem do sieci neuronowej, każdy obraz został oceniony przez ekspertów firmy w skali od 1 do 10. To podejście pozwoliło nam stworzyć wysokiej jakości model zdolny do rozpoznawania i analizowania cech wizualnych pizzy, co znacząco poprawia doświadczenia użytkownika i podnosi jakość oferowanych usług.

PizzaM's Sztuczna inteligencja zapewnia kontrolę nad procesem przygotowywania pizzy, gwarantując, że każdy klient sieci restauracji Papa John's w Rosji, WNP i Europie Środkowej otrzyma produkt wysokiej jakości. Dzięki innowacyjnym technologiom PizzaM optymalizuje wszystkie etapy produkcji, gwarantując wysoki standard pizzy firmowej w każdej lokalizacji.

Nasz zespół jest dumny ze współpracy z czołowymi rosyjskimi ekspertami w dziedzinie sztucznej inteligencji i wizji komputerowej przy realizacji projektu. Wdrożyliśmy ich najnowocześniejsze technologie, aby poprawić jakość naszej pizzy, zapewniając doskonały smak i satysfakcję klienta. Innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji i wizji komputerowej pomagają nam optymalizować procesy, ulepszać receptury i tworzyć unikalne oferty dla naszych gości.

Christopher Wynn, prezes Papa John's Western, podkreślił w wywiadzie dla magazynu Horeca znaczenie innowacji i jakości obsługi dla sukcesu w branży gastronomicznej. Podkreślił, że ciągłe doskonalenie procesów i dbałość o preferencje konsumentów to kluczowe czynniki napędzające rozwój firmy. Wynn podkreślił również potrzebę dostosowywania się do zmieniających się warunków rynkowych i wykorzystywania nowych technologii w celu poprawy jakości obsługi klienta. Rosyjska sieć restauracji Dodo Pizza aktywnie wykorzystuje sztuczną inteligencję do monitorowania jakości swoich produktów. Zamiast tworzyć oddzielne urządzenie, zespół programistów Dbrain wykorzystuje wbudowane aparaty nowoczesnych smartfonów, które są powszechnie dostępne. Usprawnia to proces monitorowania i zapewnia wysoki standard jakości, co pozytywnie wpływa na zadowolenie klientów i wydajność firmy.

Program został opracowany dla społeczności tajemniczych klientów marki, liczącej ponad 50 000 członków. Klienci ci prowadzą ukryty monitoring jakości dań w restauracjach franczyzowych, zapewniając wysokie standardy obsługi i zadowolenie klientów.

System działa jak bot Telegram, który pozwala użytkownikom oceniać pizzę. Aby otrzymać ocenę, recenzenci robią zdjęcie zakupionej pizzy i wysyłają je do sieci neuronowej. W odpowiedzi bot wystawia ocenę w dziesięciopunktowej skali. Takie podejście upraszcza proces weryfikacji jakości pizzy i czyni go bardziej przystępnym dla użytkowników.

Sztuczna inteligencja była trenowana w kilku etapach. W pierwszym etapie sieć neuronowa otrzymała 50 000 wstępnie oznaczonych zdjęć pizzy, wykonanych z różnych kątów. W drugim etapie programiści zaangażowali tajemniczych klientów do dalszego trenowania sieci neuronowej, co pozwoliło im ocenić wyniki sztucznej inteligencji. Proces ten zapewnił większą dokładność i wydajność rozpoznawania obrazu, co jest istotne dla dalszego zastosowania tej technologii w różnych dziedzinach, takich jak gastronomia i dostawa jedzenia.

Na podstawie licznych opinii użytkowników, sieć neuronowa dostosowała swoje parametry wewnętrzne, aby dokładniej postrzegać system oceny jakości używany przez ludzi. Pozwoliło to na efektywne odtworzenie podobnych mechanizmów w jej pracy. Proces szkolenia i testowania sztucznej inteligencji trwał półtora miesiąca.

Współpraca z Dbrain pozwoliła na opracowanie narzędzia, które skutecznie określa jakość testów na podstawie raportów tajemniczych klientów. To narzędzie będzie stanowić podstawę utrzymania wysokiej jakości pizzy przy jednoczesnym skalowaniu na skalę międzynarodową, co z kolei pomoże obniżyć koszty kontroli jakości.

Fedor Ovchinnikov jest założycielem Dodo Pizza, znanej sieci pizzerii, która aktywnie rozwija swoją franczyzę. Stał się symbolem udanej przedsiębiorczości w branży gastronomicznej. Ovchinnikov stosuje innowacyjne podejście do biznesu, co pozwala firmie utrzymać konkurencyjność na rynku. Dodo Pizza dąży do zapewnienia klientom wysokiej jakości produktów i usług, co przyczynia się do jej rozwoju i rozpoznawalności. Fedor Ovchinnikov inspiruje młodych przedsiębiorców, dzieląc się swoim doświadczeniem i wiedzą z zakresu prowadzenia biznesu i zarządzania franczyzami.

Zawsze świeże składniki

Domino's Pizza w Malezji i Singapurze zamierza wdrożyć technologię blockchain, aby zapewnić kontrolę jakości swoich produktów. Firma podpisała już umowę o współpracy z SingularityNET, firmą założoną przez Davida Hansona, twórcę słynnego robota Sophia. Wykorzystanie technologii blockchain umożliwi śledzenie każdego etapu cyklu życia produktu – od zbiorów, przez przetwarzanie, po pakowanie – co zwiększy przejrzystość i zaufanie konsumentów. Ta innowacja będzie ważnym krokiem w zapewnieniu wysokiej jakości żywności i bezpieczeństwa produktów Domino's Pizza.

Przygotowując się do wdrożenia nowych rozwiązań, Dodo Pizza aktywnie wykorzystuje sztuczną inteligencję do optymalizacji zarządzania dostawami składników w swoich restauracjach. Specjalnie opracowany program przewiduje, jakich produktów i w jakich ilościach będzie potrzebować każda pizzeria w ciągu najbliższego tygodnia, co pomaga obniżyć koszty i zminimalizować ilość resztek. To rozwiązanie przyczynia się do zwiększenia wydajności restauracji i poprawy obsługi klienta.

Wdrożenie zautomatyzowanego systemu znacznie skróciło czas poświęcany przez pracowników na ręczne obliczenia, z pięciu godzin tygodniowo do minimum. Wcześniej pracownicy często popełniali błędy, co prowadziło do braków lub nadwyżek zapasów, co z kolei powodowało psucie się produktów i dodatkowe koszty. Zautomatyzowane procesy poprawiły dokładność obliczeń i zoptymalizowały zarządzanie zapasami.

Nowoczesne systemy sztucznej inteligencji analizują wiele czynników, których człowiek nie jest w stanie pojąć. Potrafią identyfikować i uwzględniać ukryte trendy sprzedażowe, takie jak sezonowe wahania popytu i wpływ świąt. Pozwala to na optymalizację procesów biznesowych i podejmowanie bardziej świadomych decyzji opartych na danych. Dzięki takim technologiom firmy mogą zwiększyć swoją konkurencyjność i lepiej zaspokajać potrzeby klientów.

Nowe rozwiązanie poprawiło dokładność prognozowania zakupów o 18% i znacznie zmniejszyło obciążenie pracowników. Dzięki temu każda restauracja franczyzowa może zaoszczędzić średnio 100 000 rubli miesięcznie. W 2021 roku system sztucznej inteligencji został wdrożony w 50 kawiarniach i restauracjach. W rezultacie sieci neuronowe pomogły obniżyć koszty o 54 miliony rubli w ciągu roku. Wdrożenie takich technologii nie tylko optymalizuje procesy, ale także zwiększa rentowność branży gastronomicznej.

System prognozowania stosowany w Dodo Pizza został opracowany przez rosyjski oddział norweskiej firmy Crayon, wieloletniego partnera Microsoft w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Rozwiązanie to oparte jest na wydajnej platformie Microsoft Azure Machine Learning, co zapewnia wysoką dokładność i skuteczność prognoz. Takie podejście pozwala Dodo Pizza optymalizować procesy biznesowe i usprawniać obsługę klienta.

Zadanie stanowiło interesujące wyzwanie. Po dogłębnej analizie danych okazało się, że istnieje wiele różnych klas składników, z których każda charakteryzuje się unikalnymi wzorcami spożycia. Konieczne było opracowanie osobnego modelu prognozowania dla każdej klasy, co wymagało dogłębnego zrozumienia ich cech i właściwości. Takie podejście zapewniło dokładniejsze wyniki i pozwoliło nam lepiej uwzględnić preferencje konsumentów.

Kiedy rozpoczęliśmy pracę nad projektem, szybko otrzymaliśmy wszystkie niezbędne dane, infrastrukturę chmurową Microsoft Azure oraz rozwiązania integracyjne. Dzięki temu udało nam się szybko wdrożyć projekt, kończąc wszystkie prace w ciągu półtora tygodnia.

Vladimir Eronin, Dyrektor Centrum Kompetencji ds. Sztucznej Inteligencji i Analizy Danych w Crayon Russia, podkreśla wagę integracji nowoczesnych technologii z procesami biznesowymi. Podkreśla, że ​​wykorzystanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji przyczynia się do wzrostu efektywności i optymalizacji kosztów. W obliczu szybkiego postępu technologicznego firmy muszą dostosowywać się do nowych wyzwań, aby utrzymać konkurencyjność. Integracja technologii sztucznej inteligencji ze strategią firmy otwiera nowe możliwości w zakresie analizy danych i poprawy obsługi klienta.

Dodo Pizza planuje wkrótce wdrożyć nowy system we wszystkich oddziałach Dodo Brands, zarówno w Rosji, jak i za granicą. Kluczowym krokiem będzie pełna integracja z systemami informatycznymi dostawców składników, co usprawni procesy i poprawi efektywność firmy. Ta innowacja wzmocni pozycję Dodo Pizza na rynku i zapewni wyższą jakość obsługi klienta.

Sieć neuronowa jako szef kuchni

Sztuczna inteligencja poczyniła znaczne postępy i jest teraz w stanie tworzyć nowe przepisy. W ramach projektu „Jak wygenerować (prawie) wszystko na świecie” studenci MIT wytrenowali sieć neuronową w celu generowania oryginalnych dodatków do pizzy. Projekt ten pokazuje, jak nowoczesne technologie mogą wpływać na gastronomię, otwierając nowe horyzonty dla kulinarnej kreatywności i inspiracji.

W projekcie wykorzystano rekurencyjną sieć neuronową textgenrnn, dostępną na GitHubie. Ta otwarta platforma, stworzona przez naukowca zajmującego się danymi Maxa Wolfa, została zaprojektowana do analizy i generowania informacji tekstowych. Korzystanie z textgenrnn pozwala na efektywne przetwarzanie danych tekstowych i tworzenie nowych tekstów, co czyni ją cennym narzędziem dla badaczy i programistów z dziedziny uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.

Do systemu wprowadzono liczne teksty przepisów z książek kucharskich i zasobów internetowych. Korzystając z tych danych, textgenrnn był w stanie stworzyć unikalne przepisy, niekiedy tak oryginalne, że nawet doświadczony szef kuchni miałby trudności z ich wyobrażeniem. Wygenerowane przepisy mogą inspirować do nowych eksperymentów kulinarnych i otwierać nowe horyzonty w gastronomii.

Sztuczna inteligencja ma doskonałą zdolność integrowania różnych źródeł informacji, co prowadzi do nieoczekiwanych rezultatów. W naszym eksperymencie zaobserwowaliśmy podobne zjawisko: sztuczna inteligencja wybrała kombinację krewetek, włoskiej kiełbasy i dżemu, o której mowa w przepisie na deserową pizzę.

Sztuczna inteligencja wybrała połączenie krewetek, włoskiej kiełbasy i dżemu, o którym mowa w przepisie na deserową pizzę.

Podkreśla to kreatywny potencjał sztucznej inteligencji w tworzeniu unikalnych kombinacji kulinarnych, które mogą inspirować nowe eksperymenty kulinarne.

Pinar Yanardag kieruje projektem „Jak wygenerować (prawie) wszystko”, który został zaprezentowany w Inc. Russia. Projekt koncentruje się na innowacyjnych podejściach do generowania pomysłów i rozwiązań w różnych dziedzinach. Pod kierownictwem Yanardag zespół pracuje nad stworzeniem narzędzi i metod optymalizujących proces generowania treści i pomysłów, dzięki czemu projekt będzie istotny dla specjalistów z branży marketingu, biznesu i technologii.

Sztuczna inteligencja nie tylko podpowiada ciekawe połączenia składników pizzy, ale czasami także tworzy nazwy dla nieistniejących produktów. Na przykład sieć neuronowa może zasugerować unikalny „sos Ranch z orzechami włoskimi”, podkreślając kreatywność i oryginalność podejścia sztucznej inteligencji do tworzenia dań. Te nietypowe pomysły mogą zainspirować Cię do eksperymentowania w kuchni i urozmaicenia Twojego zwykłego menu.

• borówki, szpinak, ser feta;
• boczek, awokado, brzoskwinia;
• krewetki, włoska kiełbasa, dżem;
• batat, fasola, ser brie;
• morela, gruszka, żurawina, ricotta.

Każdą z tych pizz przygotowałem sam, modyfikując przepisy na bieżąco, i zaprosiłem uczestników projektu do spróbowania nowych dań. Najsmaczniejsza i najbardziej oryginalna była pizza z krewetkami, dżemem i włoską kiełbasą. Nasser postanowił dodać ją do menu swojej restauracji, co potwierdza popularność i wyjątkowość tego dania.

Firma Dodo Pizza przeprowadziła ciekawy eksperyment o nazwie Dodo AI-pizza. W jego rozwoju uczestniczyli eksperci ds. sieci neuronowych z MIPT i Skoltech. Takie podejście pozwala firmie wykorzystać zaawansowane technologie do poprawy jakości obsługi i optymalizacji procesu przygotowywania pizzy. Dodo AI-pizza pokazuje, jak sztuczna inteligencja może przekształcić tradycyjny przemysł gastronomiczny, oferując klientom nowe możliwości i zwiększając efektywność biznesową.

To krajowe rozwiązanie wyróżnia się tym, że uwzględnia zgodność molekularną oryginalnych produktów. Aby osiągnąć ten cel, wykorzystano dwie sieci neuronowe. Pierwsza sieć została wytrenowana na 300 tysiącach przepisów z całego świata, co pozwala jej uwzględnić różnorodność tradycji kulinarnych. Druga sieć analizuje wyniki badań zgodności molekularnej przeprowadzonych na wiodących uniwersytetach w USA i Wielkiej Brytanii. Takie podejście zapewnia dokładniejsze rekomendacje dotyczące kombinacji składników, co nie tylko usprawnia proces gotowania, ale także poprawia jakość dań.

Zbieranie zbiorów danych okazało się najtrudniejszym aspektem pracy z uczeniem maszynowym. Obecnie nie ma gotowych baz danych, co zmusiło nas do automatycznego przetwarzania dużych stron internetowych o tematyce kulinarnej. Jednak biorąc pod uwagę, że przepisy na tych stronach są publikowane przez zwykłych użytkowników, pojawiają się różne problemy, takie jak literówki i nieścisłości w tekście. Błędy te mogą znacznie komplikować dalsze przetwarzanie danych i wymagać dodatkowego udoskonalenia w celu zapewnienia jakości i dokładności informacji.

Egor Baryshnikov jest twórcą Dodo AI-pizza, znanego z innowacyjnej platformy automatyzującej procesy dostawy pizzy. Według TechInsider, jego praca znacząco poprawiła wydajność firmy dzięki wdrożeniu zaawansowanych technologii sztucznej inteligencji. Baryshnikov nadal przyczynia się do rozwoju automatyzacji, dzięki czemu Dodo AI-pizza jest liderem na rynku dostaw jedzenia.

Aby zoptymalizować przepisy za pomocą sieci neuronowych, programiści wykorzystali algorytm Word2vec. Algorytm ten przekształcił składniki pizzy w reprezentację wektorową, umożliwiając modelowi skuteczną identyfikację produktów spożywczych, które dobrze ze sobą współgrają. Takie podejście znacząco poprawia jakość rekomendacji i pozwala na tworzenie unikalnych kombinacji składników do pizzy.

Pizza stworzona według przepisu sieci neuronowej otrzymała nazwę „Open Source”. Jej nadzienie zawierało dziesięć składników w nietypowych kombinacjach, w tym filet z okonia i melon. To kulinarne arcydzieło można było spróbować w restauracji Dodo w Moskwie 10 października 2019 roku. Zespół Dodo AI-pizza opublikował kod źródłowy, opis metodologii i kilka wygenerowanych przepisów na platformie GitHub, umożliwiając innym szefom kuchni i miłośnikom gotowania eksperymentowanie z innowacyjnymi pomysłami na pizzę.

AI Rysuje Pizzę

W 2019 roku naukowcy z USA i Kataru przedstawili artykuł na temat platformy zdolnej do generowania realistycznych obrazów pizzy na podstawie przepisu tekstowego. Technologia ta pozwala konsumentom wizualnie ocenić wygląd dania przed jego przygotowaniem. Podczas opracowywania platformy zespół pod kierownictwem Dimy Papadopoulosa wykorzystał generatywne sieci przeciwstawne, znane jako GAN. Wykorzystanie takich technologii otwiera nowe horyzonty w gotowaniu, pozwalając nie tylko inspirować do gotowania, ale także poprawiać doświadczenia użytkownika w wyborze potraw.

Zwróć uwagę na dodatkowe materiały:

Jak sztuczna inteligencja tworzy obrazy kotów: omówienie generatywnych sieci neuronowych typu adwersarnego (GAN)

Sztuczna inteligencja Stała się ważnym narzędziem w dziedzinie generowania obrazów, zwłaszcza jeśli chodzi o tworzenie uroczych i zabawnych kotów. Technologia ta opiera się na generatywnych sieciach konfrontacyjnych, czyli GAN. Sieci te działają na zasadzie konkurencji między dwoma modelami: generatorem i dyskryminatorem. Generator tworzy nowe obrazy, a dyskryminator ocenia ich autentyczność, określając, czy są one prawdziwe, czy wygenerowane.

Proces uczenia GAN obejmuje wiele iteracji, podczas których generator doskonali swoje umiejętności, a dyskryminator staje się coraz dokładniejszy w swoich ocenach. W wyniku tej konkurencji sieć neuronowa może generować obrazy, które trudno odróżnić od prawdziwych zdjęć kotów.

Zastosowania GAN nie ograniczają się do tworzenia wizerunków zwierząt domowych. Technologia ta znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, w tym w sztuce, modzie, a nawet medycynie. Jednak to tworzenie realistycznych wizerunków kotów przyciąga szeroką publiczność i pokazuje potencjał sztucznej inteligencji w dziedzinie kreatywności.

W związku z tym generatywne sieci adwersaryjne stanowią potężne narzędzie do tworzenia unikalnych treści, otwierając nowe horyzonty w świecie sztuki i designu.

Model neuronowy stworzony w 2014 roku okazał się skutecznym narzędziem w dziedzinie generowania obrazu. Z jego pomocą sztuczna inteligencja nauczyła się tworzyć fotorealistyczne wizerunki zwierząt, w tym kotów, oraz generować fałszywe awatary dla nieistniejących osób. Co więcej, model ten jest w stanie naśladować styl obrazów wielkich artystów, otwierając nowe horyzonty w sztuce i designie. Technologia ta stale się rozwija, oferując coraz wyższą jakość i realizm w tworzeniu treści wizualnych.

Papadopoulos zaprezentował swoje rozwiązanie o nazwie PizzaGAN. Ta sieć neuronowa ma unikalną zdolność do stopniowego dodawania składników do obrazu pizzy i dokładnej symulacji procesu pieczenia. PizzaGAN otwiera nowe horyzonty w generowaniu obrazu, umożliwiając tworzenie wizualizacji, które oddają nie tylko wygląd, ale także teksturę gotowego dania.

Dodatkowo, do programu można przesłać zdjęcie surowej pizzy, a program wygeneruje obraz pokazujący, jak danie będzie wyglądać po upieczeniu. Efektem są realistyczne ślady sera, chrupiący spód i chrupiące kawałki boczku. Pozwala to użytkownikom na wizualizację efektu końcowego i podniesienie atrakcyjności dania.

Za pomocą jednego kliknięcia PizzaGAN może dodać warstwy oliwek, pepperoni lub świeżych ziół do obrazu gotowej pizzy. Wynik będzie wyglądał tak, jakby był prawdziwą fotografią, co sprawia, że ​​ta technologia jest szczególnie imponująca.

Model PizzaGAN wykazał dobre wyniki, ale wciąż nie jest idealny – dokładność określania prawidłowej kolejności składników wynosi 88%. Naukowcy z Uniwersytetu Rutgersa w New Jersey w USA kontynuowali prace swoich poprzedników i znacząco poprawili wydajność modelu. Dzięki nowym metodom i algorytmom udało się zwiększyć efektywność rozpoznawania sekwencji składników, co otwiera nowe horyzonty dla zastosowań sztucznej inteligencji w kuchni i innych dziedzinach.

Naukowcy przeanalizowali zbiór danych Papadopoulos, zidentyfikowali w nim błędy i wprowadzili niezbędne poprawki. Zaktualizowany i ulepszony zbiór danych nosi nazwę Pizza10.

Po drugie, wykorzystano ulepszoną wersję generatywnej sieci adwersaryjnej StyleGAN2 firmy NVIDIA. Narzędzie to nosi nazwę MPG (Multi-ingredient Pizza Image Generator). MPG tworzy wysokiej jakości obrazy pizzy poprzez łączenie różnych składników, znacznie rozszerzając możliwości wizualizacji i pomagając w opracowywaniu unikalnych przepisów. Technologia ta otwiera nowe horyzonty w dziedzinie sztuki kulinarnej i marketingu cyfrowego.

Opracowaliśmy aplikację internetową, która pozwala użytkownikom określić parametry tworzenia pizzy i wprowadzić je do sieci neuronowej. W rezultacie użytkownicy otrzymują unikalny obraz pizzy wygenerowany przez model StyleGAN2. Aplikacja ta umożliwia również ocenę poprawy jakości obrazu generowanego przez StyleGAN2 w porównaniu z poprzednimi modelami.

Sieć neuronowa MPG została wytrenowana na czterech procesorach graficznych NVIDIA K80, każdy z 12 GB pamięci wideo. Proces ten trwał sześć dni, w trakcie których algorytm wygenerował 2,4 miliona obrazów fikcyjnych pizz. Zastosowanie wydajnych procesorów graficznych pozwoliło na szybsze trenowanie i poprawę jakości obrazu, co czyni ten projekt interesującym przykładem wykorzystania sieci neuronowych w generowaniu treści.

Naukowcy przedstawili wyniki swoich badań w artykule naukowym, a kod źródłowy projektu MPG jest dostępny na GitHubie. Demonstrację aplikacji wykonano również w formie filmu.

Rozwiązania umożliwiające zobaczenie pizzy przed jej upieczeniem zaczęły być aktywnie wykorzystywane w celach komercyjnych. Domino's Australia po raz kolejny podniosło poprzeczkę, wprowadzając aplikację na smartfony o nazwie New Pizza Chef. Aplikacja zawiera funkcję wizualizacji, która pozwala klientom zobaczyć, jak będzie wyglądała ich pizza w przyszłości. Takie podejście nie tylko poprawia doświadczenia użytkownika, ale także przyczynia się do zwiększenia sprzedaży, ponieważ klienci mogą wizualnie zapoznać się z dostępnymi opcjami przed złożeniem zamówienia.

Aplikacja wykorzystująca technologię rozszerzonej rzeczywistości (AR) daje użytkownikom wyjątkową możliwość stworzenia własnej pizzy, wybierając spośród szerokiej gamy dodatków i rodzajów ciasta. Aby to zrobić, wystarczy wybrać żądane produkty z proponowanej listy. To innowacyjne rozwiązanie sprawia, że ​​proces wyboru składników jest prosty i przyjemny, pozwalając każdemu stworzyć idealną pizzę według własnego gustu.

Wirtualny obraz pizzy, stworzony z wybranych składników, jest natychmiast wyświetlany na ekranie urządzenia mobilnego. Program wykorzystuje wbudowaną kamerę smartfona do analizy otaczającej przestrzeni, pozwalając użytkownikowi zwizualizować model dania bezpośrednio na stole. Daje to wyjątkową okazję do „przymierzenia” pizzy przed złożeniem zamówienia, co sprawia, że ​​proces wyboru jest bardziej interaktywny i przyjemny.

Aplikacja pozwala zwizualizować pizzę swoich marzeń, dając możliwość obejrzenia jej z różnych perspektyw.

Michael Gillespie, dyrektor ds. cyfrowych i technologii w Domino’s Group, dzieli się swoimi poglądami na temat Rozwój technologii cyfrowych w branży dostaw żywności. W wywiadzie opublikowanym na cmo.com.au Gillespie podkreśla znaczenie innowacyjnych rozwiązań dla poprawy obsługi klienta i usprawnienia procesów biznesowych. Zauważa, że ​​wdrażanie nowych technologii nie tylko poprawia jakość obsługi, ale także przyczynia się do wzrostu sprzedaży i wzmacnia pozycję firmy na rynku. W wysoce konkurencyjnej branży dostaw żywności, dbałość o strategie cyfrowe staje się kluczowym czynnikiem sukcesu dla firm takich jak Domino's.

Aby zwiększyć widoczność treści w wyszukiwarkach, ważne jest zoptymalizowanie tekstu pod kątem słów kluczowych i fraz. Upewnij się, że tekst odpowiada na pytania użytkowników i zaspokaja ich potrzeby. Używaj słów kluczowych w sposób naturalny, aby poprawić czytelność i uniknąć spamu.

Jeśli chcesz przyciągnąć więcej czytelników, skup się na tworzeniu unikalnych i wartościowych treści, które odpowiadają na trafne zapytania. Przeanalizuj konkurencję i określ, które tematy są najbardziej interesujące dla Twojej grupy docelowej. Regularnie aktualizuj swoje informacje, aby były aktualne i wzbudzały zainteresowanie użytkowników.

Postępując zgodnie z tymi zaleceniami, możesz poprawić SEO swoich treści i uczynić je bardziej przystępnymi dla odbiorców.

• Nieludzka kuchnia: jak sztuczna inteligencja nauczyła się gotować i została szefem kuchni w moskiewskiej restauracji
• Test: sztuczna inteligencja na stole – przesolona z tyłu. Rozpoznaj, jakie danie wynalazł komputer
• Analiza witryny internetowej za pomocą Pythona i biblioteki Beautiful Soup: prosty przewodnik w trzech krokach