Sistem ini digadang-gadang Drozdzal jauh lebih canggih dari sistem sebelumnya. Sistem food recognition sebelumnya akan mencocokkan gambar yang di-input pengguna dengan gambar-gambar hidangan dan resepnya yang sudah tersimpan di sistem. “Seperti punya satu foto kemudian mencari foto yang sama di buku resep yang sangat besar,” Drozdzal mendeskripsikan sistem sebelumnya.
Jenis hidangan dan bahan makanan yang beraneka ragam, dan perubahan bentuk pada bahan-bahan tersebut setelah dimasak membuat teknik food recognition sebagai salah satu area yang menantang dalam bidang natural image understanding. Namun dengan sistem berbasis AI, sistem memiliki kemampuan reasoning dan prior knowledge yang membuatnya lebih cerdas dalam mengenali dan membuat resep berdasarkan gambar.
Masak Apa Hari Ini?
Pertanyaan ini kerap muncul di benak kita, terutama para ibu rumah tangga. Kita seringkali kehabisan ide mau masak apa dan akhirnya hidangan itu-itu saja yang kita sajikan.
Contoh penerapan AI yang didemonstrasikan oleh aplikasi Plant Jammer dan Chefling mencoba menjawab tantangan itu. Memanfaatkan teknologi AI dan pembelajaran gastronomi, kedua aplikasi ini membantu orang menciptakan resep hidangan yang lezat dan terpersonalisasi, menggunakan bahan-bahan yang tersedia.
Menjalankan algoritme berbasis database yang berisi cara pemrosesan bahan baku, langkah-langkah memasak hidangan, dan label rasa, sistem ini akan merekomendasikan resep berdasarkan bahan baku yang tersedia dan preferensi pengguna. Sistem ini dapat berintegrasi dengan smart home appliances seperti kulkas dan oven cerdas untuk mengidentifikasi bahan baku yang tersedia saat itu, temperatur dan waktu mengolah hidangan.
Tak hanya menghemat waktu dan tenaga dalam menyiapkan makanan, aplikasi dengan AI juga disebut berpotensi mengurangi limbah berupa sisa makanan yang terbuang.
Menciptakan Cita Rasa Baru dari Masa Lalu
IBM Research dan McCormick & Company menciptakan sebuah sistem berbasis AI yang dapat menciptakan rasa baru dengan lebih efisien dan efektif. Menciptakan cita rasa baru secara manual adalah sebuah pekerjaan yang menantang karena keterbatasan kemampuan dan pengalaman manusia.
Namun dengan menerapkan AI, kita dapat memadukan cita rasa secara lebih efektif berdasarkan data-data yang dikumpulkan sistem dari industri makanan selama beberapa dekade, misalnya formula yang dibuat di masa lalu, komponen bahan mentah, hasil eksperimen dan uji konsumen, kisah produk pangan yang sukses di pasar, dan sebagainya.
Sistem bernama McCormick ONE ini disokong oleh algoritme machine learning tingkat lanjut untuk mempelajari dan memprediksi bahan mentah dan kombinasi formula. Berdasarkan insight dari sistem ini, produsen makanan dapat mengoptimalkan formula rasa (flavor) yang sudah ada atau mengembangkan cita rasa baru yang disesuaikan dengan preferensi tertentu.
Contoh penerapan AI di area dapur ini tidak sebatas pada aktivitas mengolah makanan. Teknologi Artificial Intelligence juga mulai banyak ditemui pada perangkat dapur pintar, seperti kulkas, oven, pencuci piring dan sebagainya.
Restoran dan dapur-dapur komersial pun berupaya menerapkan AI di backend, misalnya untuk menghadirkan supply chain cerdas untuk menghubungkan rantai pasok secara keseluruhan. Ketika sistem ERP terintegrasi dengan solusi inventory management berbasis cloud dan sistem POS, pelaku bisnis di bidang makanan ini dapat memprediksi permintaan dan membuat perencanaannya.
| Penulis | : | Liana Threestayanti |
| Editor | : | Liana Threestayanti |
KOMENTAR