Per poter raggiungere questo obiettivo i ricercatori hanno costruito un database scaricando mezzo milione di immagini da Instagram. La pizza è una delle pietanze più fotografate dagli utenti dell’applicazione e sono milioni i post sul tema individuabili mediante relativo hashtag (#pizza).
In una fase successiva, le foto sono state filtrate e ricostruite in uno stile clip art per risparmiare tempo e facilitare il compito della macchina. Tuttavia, anche migliaia immagini di vera pizza con vari ingredienti (rucola, broccoli, olive, funghi ecc.) sono state sottoposte all’esame dell’intelligenza artificiale.
Il risultato è che il modello si è dimostrato capace di scansionare una determinata immagine e, in prospettiva, fornire istruzioni accurate per realizzare il piatto nell’esatta sequenza con una guida passo dopo passo. Secondo i ricercatori, che hanno illustrato il loro lavoro nel documento “How to make a pizza: Learning a compositional layer-based GAN model ”, l’approccio testato potrebbe essere applicato non soltanto alla pizza ma anche ad altri cibi come insalate e panini.
Il progetto PizzaGan, però, sarebbe utilizzabile persino oltre il settore alimentare. Nella moda, in particolare, in campi dove si sperimentano assistenti intelligenti allo shopping per la combinazione virtuale di abbigliamento a strati.
Carlo Lavalle, La Stampa