論文の概要: Food Development through Co-creation with AI: bread with a "taste of love"
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12760v1
- Date: Fri, 19 Apr 2024 10:03:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-22 15:26:30.759129
- Title: Food Development through Co-creation with AI: bread with a "taste of love"
- Title(参考訳): AIと共同創造による食品開発--「愛の味」のパン
- Authors: Takuya Sera, Izumi Kuwata, Yuki Taya, Noritaka Shimura, Yosuke Motohashi,
- Abstract要約: 本研究では、生成AIを含むAIを活用することにより、食品開発における新たな手法について検討する。
テレビ番組の会話や,果物や菓子をフィーチャーした歌詞の歌詞を分析し,ロマンチックな感情を表現する材料を推薦した。
発見は、AIによって生成される味と人間の嗜好との間に顕著な相関関係を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.8291790356553643
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study explores a new method in food development by utilizing AI including generative AI, aiming to craft products that delight the senses and resonate with consumers' emotions. The food ingredient recommendation approach used in this study can be considered as a form of multimodal generation in a broad sense, as it takes text as input and outputs food ingredient candidates. This Study focused on producing "Romance Bread," a collection of breads infused with flavors that reflect the nuances of a romantic Japanese television program. We analyzed conversations from TV programs and lyrics from songs featuring fruits and sweets to recommend ingredients that express romantic feelings. Based on these recommendations, the bread developers then considered the flavoring of the bread and developed new bread varieties. The research included a tasting evaluation involving 31 participants and interviews with the product developers. Findings indicate a notable correlation between tastes generated by AI and human preferences. This study validates the concept of using AI in food innovation and highlights the broad potential for developing unique consumer experiences that focus on emotional engagement through AI and human collaboration.
- Abstract(参考訳): 本研究は, 消費者の感情に反応し, 感覚を喜ばせる製品を開発することを目的とした, 生成型AIを含むAIを活用した食品開発の新しい手法について検討する。
本研究で用いられる食品成分推奨手法は, テキストを入力とし, 食品成分候補を出力することにより, 広義の多モーダル生成の一形態とみなすことができる。
本研究は,ロマンチックなテレビ番組のニュアンスを反映したフレーバーを取り入れたパン集「ロマンスブレッド」を製作することに焦点を当てた。
テレビ番組の会話や,果物や菓子をフィーチャーした歌詞の歌詞を分析し,ロマンチックな感情を表現する材料を推薦した。
これらの勧告に基づき、パン開発業者はその後、パンの風味を考慮し、新しいパン品種を開発した。
調査には31人の参加者と製品開発者へのインタビューを含むテイスティング評価が含まれていた。
発見は、AIによって生成される味と人間の嗜好との間に顕著な相関関係を示す。
この研究は、食品イノベーションにAIを使用するという概念を検証し、AIと人間のコラボレーションを通じて感情的なエンゲージメントに焦点を当てたユニークな消費者エクスペリエンスを開発するための幅広い可能性を強調している。
関連論文リスト
- Language Models: A Guide for the Perplexed [51.88841610098437]
このチュートリアルは、言語モデルを学ぶ人と、興味を持ち、もっと学びたいと思う人とのギャップを狭めることを目的としています。
実験を通して学ぶことができる質問に焦点を当てた科学的視点を提供する。
言語モデルは、現在、その開発に繋がる研究の文脈に置かれています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-29T01:19:02Z) - From Plate to Production: Artificial Intelligence in Modern
Consumer-Driven Food Systems [32.55158589420258]
世界の食料システムは、需要が増大する中で、供給と栄養価の高いダイエットに直面している。
人工知能の出現は、個人の選択革命をもたらし、AIによる個人による決定が食品システムを変える。
本稿では,食品分野におけるAIの約束と課題について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-04T13:13:44Z) - NutritionVerse: Empirical Study of Various Dietary Intake Estimation
Approaches [60.97896788599621]
食事の正確な摂取推定は、健康的な食事を支援するための政策やプログラムを伝える上で重要である。
最近の研究は、コンピュータービジョンと機械学習を使用して、食物画像から食事摂取を自動的に推定することに焦点を当てている。
我々は,84,984個の合成2D食品画像と関連する食事情報を用いた最初の大規模データセットであるNutritionVerse-Synthを紹介した。
また、リアルなイメージデータセットであるNutritionVerse-Realを収集し、リアル性を評価するために、251の料理の889のイメージを含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-14T13:29:41Z) - FIRE: Food Image to REcipe generation [11.214936422138742]
フードコンピューティングは、食品画像のレシピ情報を自律的に生成できるエンドツーエンドのインテリジェントシステムを開発することを目的としている。
本稿では,食品コンピューティング分野におけるレシピ生成に適した新しい手法であるFIREを提案する。
本稿では、FIREと大規模言語モデルのプロンプトを統合することの恩恵を享受できる2つの実用的なアプリケーションを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-28T08:14:20Z) - Cook-Gen: Robust Generative Modeling of Cooking Actions from Recipes [6.666528076345153]
食品計算モデルは、健康的な食事習慣を維持するのを助けることで、ますます人気が高まっている。
本研究では,調理行動を含む現在の食品計算モデルを拡張するための生成AI手法について検討する。
本稿では,レシピから調理動作を確実に生成する新しいアグリゲーションベースの生成AI手法であるCook-Genを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-01T18:49:47Z) - UMDFood: Vision-language models boost food composition compilation [26.5694236976957]
本稿では, 食品組成プロファイルを正確に推定するために, フロント・オブ・パッケージ・ラベリングと製品画像を用いた新しい視覚言語モデル, UMDFood-VLを提案する。
化学分析結果とモデル推定結果の誤差の最大82.2%は10%未満である。
この性能は、他の食品および栄養関連データコンパイルと触媒化への一般化に光を当てている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-18T03:18:12Z) - Computational Storytelling and Emotions: A Survey [56.95572957863576]
本研究は,物語と感情の関係に関する研究を要約し,その発展に寄与することを目的としている。
創造性の研究は人間をコンピューターに置き換えることではなく、創造性を高めるために人間とコンピューターのコラボレーション方法を見つけることであると私たちは信じています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-23T00:21:59Z) - Vision-Based Food Analysis for Automatic Dietary Assessment [49.32348549508578]
本総説では, 食品画像分析, 容積推定, 栄養素抽出の3段階からなる, 統合型ビジョンベース食事評価(VBDA)の枠組みを概説する。
深層学習により、VBDAは徐々にエンドツーエンドの実装へと移行し、単一のネットワークに食品画像を適用して栄養を直接見積もる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-06T05:46:01Z) - Towards Building a Food Knowledge Graph for Internet of Food [66.57235827087092]
食品分類から食品分類、食品知識グラフまで、食品知識組織の進化を概観する。
食品知識グラフは、食品検索と質問回答(QA)、パーソナライズされた食事レコメンデーション、食品分析、可視化において重要な役割を果たす。
食品知識グラフの今後の方向性は、マルチモーダル食品知識グラフや食品インテリジェンスなど、いくつかの分野をカバーする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-13T06:26:53Z) - Personal Food Model [4.093166743990079]
我々は、食品コンピューティングにおける人中心のマルチメディアとマルチモーダルの視点を採用する。
パーソナルフードモデル(Personal Food Model)は、個人の食品関連特性のデジタル化表現である。
我々は、食品と他の生命や生物学的事象を関連付けるために、イベントマイニングアプローチを使用し、予測モデルを構築します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-28T21:36:09Z) - Cross-Modal Food Retrieval: Learning a Joint Embedding of Food Images
and Recipes with Semantic Consistency and Attention Mechanism [70.85894675131624]
画像とレシピを共通の特徴空間に埋め込み、対応する画像とレシピの埋め込みが互いに近接するように学習する。
本稿では,2つのモダリティの埋め込みを正規化するためのセマンティック・一貫性とアテンション・ベース・ネットワーク(SCAN)を提案する。
食品画像や調理レシピの最先端のクロスモーダル検索戦略を,かなりの差で達成できることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-09T07:41:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。