🍮 Роботы готовят еду для некоммерческой организации в Сан-Франциско
В самом неблагополучном районе Сан-Франциско — Тендерлойн — запущен необычный проект: роботы-повара ежедневно готовят сотни порций еды для нуждающихся. Инициатива принадлежит местной некоммерческой организации, которая решила использовать автономные кухонные системы для борьбы с голодом и оптимизации затрат.
Роботизированная кухня способна работать круглосуточно без перерывов, соблюдая санитарные нормы и стандарты качества. Система автоматически нарезает, смешивает и готовит ингредиенты, следуя заранее загруженным рецептам. Это позволяет значительно увеличить объём производства еды по сравнению с традиционной кухней, где работают люди.
Для района Тендерлойн, где высок уровень бездомности и продовольственной незащищённости, такой подход стал настоящим спасением. Организация планирует масштабировать проект: в ближайшие месяцы роботы смогут готовить до 5000 порций в день. При этом подчёркивается, что автоматизация не заменяет людей, а берёт на себя рутинные задачи, позволяя сотрудникам сосредоточиться на логистике и помощи посетителям.
#Tech #Ai #Food #Robotics
В самом неблагополучном районе Сан-Франциско — Тендерлойн — запущен необычный проект: роботы-повара ежедневно готовят сотни порций еды для нуждающихся. Инициатива принадлежит местной некоммерческой организации, которая решила использовать автономные кухонные системы для борьбы с голодом и оптимизации затрат.
Роботизированная кухня способна работать круглосуточно без перерывов, соблюдая санитарные нормы и стандарты качества. Система автоматически нарезает, смешивает и готовит ингредиенты, следуя заранее загруженным рецептам. Это позволяет значительно увеличить объём производства еды по сравнению с традиционной кухней, где работают люди.
Для района Тендерлойн, где высок уровень бездомности и продовольственной незащищённости, такой подход стал настоящим спасением. Организация планирует масштабировать проект: в ближайшие месяцы роботы смогут готовить до 5000 порций в день. При этом подчёркивается, что автоматизация не заменяет людей, а берёт на себя рутинные задачи, позволяя сотрудникам сосредоточиться на логистике и помощи посетителям.
#Tech #Ai #Food #Robotics
👍1
🍗 ИИ подскажет, что подходит к курице — в зависимости от того, учился ли он по рецептам или по молекулам
Стартап Kaikaku.AI представил исследование Epicure — три почти идентичные модели ИИ, которые по-разному отвечают на вопрос о сочетаемости продуктов. Разница лишь в обучающих данных.
Модель Cooc анализирует только реальные рецепты: на запрос «курица» она выдаёт чеснок, лук и чёрный перец. Модель Chem изучает молекулярный состав ингредиентов из базы FlavorDB и предлагает говядину или свинину — продукты с похожим вкусовым профилем. Третья модель Core объединяет оба подхода.
Epicure обработал 4,14 млн рецептов на семи языках, включая китайский, русский, вьетнамский и немецкий. Для очистки данных использовались эмбеддинги Claude и Gemini — 200 тыс. сырых терминов (варианты написания, бренды, инструкции) были приведены к 1790 чистым ингредиентам. Химическая модель Chem показала лучшие результаты даже в категориях, где не имела прямых данных — например, в определении вкусов (сладкий, кислый, горький) и пищевой ценности.
Разработчики планируют использовать Epicure в роботизированных ресторанах, где ИИ будет не просто подбирать ингредиенты, а понимать их глубинную химическую совместимость.
#AI #Food #Epicure #KaikakuAI #LLM #Recipe
Стартап Kaikaku.AI представил исследование Epicure — три почти идентичные модели ИИ, которые по-разному отвечают на вопрос о сочетаемости продуктов. Разница лишь в обучающих данных.
Модель Cooc анализирует только реальные рецепты: на запрос «курица» она выдаёт чеснок, лук и чёрный перец. Модель Chem изучает молекулярный состав ингредиентов из базы FlavorDB и предлагает говядину или свинину — продукты с похожим вкусовым профилем. Третья модель Core объединяет оба подхода.
Epicure обработал 4,14 млн рецептов на семи языках, включая китайский, русский, вьетнамский и немецкий. Для очистки данных использовались эмбеддинги Claude и Gemini — 200 тыс. сырых терминов (варианты написания, бренды, инструкции) были приведены к 1790 чистым ингредиентам. Химическая модель Chem показала лучшие результаты даже в категориях, где не имела прямых данных — например, в определении вкусов (сладкий, кислый, горький) и пищевой ценности.
Разработчики планируют использовать Epicure в роботизированных ресторанах, где ИИ будет не просто подбирать ингредиенты, а понимать их глубинную химическую совместимость.
#AI #Food #Epicure #KaikakuAI #LLM #Recipe
🔥1