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Eine KI findet das passende Rezept für jeden Instagram-Foodporn

Matt Burgess 21.07.2017

Man sieht #Foodporn auf Instagram, möchte das alles sofort nachkochen, doch wer kennt das Rezept? Die Webseite Pic2Recipe! könnte die Lösung sein. Denn diese KI soll nicht nur Lebensmittel auf einem Foto erkennen, sondern auch gleich die Anleitung liefern.

Wer seine Instagram-App öffnet und sich durch seinen Foto- und Video-Feed scrollt, kommt um #FoodPorn nicht herum. Instagram ist dermaßen angefüllt mit Aufnahmen aller möglichen appetitlich aussehenden Gerichten. Am liebsten würde man sie nachkochen. Doch User können hier keine Links posten, und bevor man sich umständlich durch alle Rezeptblogs klickt auf der Suche nach dem, was man sah, lässt man es meistens doch sein.

Hier setzt Pic2Recipe! an: Die Webseite von Nick Hynes basiert auf einem neuronalen Netzwerk, das darauf trainiert wurde, Gerichte und Lebensmittel zu erkennen. Als Infoquelle für die KI dienten dem Informatik- und Elektrotechnikstudenten am Massachusetts Institute of Technology (MIT) über eine Million Rezepte von den Internetplattformen Food.com and AllRecipes.com.

„Die KI schaut sich ein Foto eines Gerichts an und erkennt nicht nur die Zutaten, sondern schlägt auch gleich noch ähnliche Rezepte vor“, sagt Hynes. „Sie wurde darauf trainiert, Muster auszumachen und Verbindungen zwischen den Speisen auf den Bildern sowie den  Zutaten und korrespondierenden Rezepten zu ziehen.“

Und so funktioniert es: Sobald ein Foto auf einer Website hochgeladen wurde, analysiert das auf mitlernender KI basierende Programm die Aufnahme. Wenn das System alle Zutaten erkannt hat, durchsucht es seine Datenbank und bietet Rezeptvorschläge an.  

Wenn die KI also ein Bild mit Salatblättern und Karotten vorgesetzt bekommt, empfiehlt sie verschiedene Salatvariationen wie Römersalat mit Orangen oder rohen Babyspinat. Bei der Abbildung eines Laib Brot schlägt sie Rezepte für das Brotbacken vor.

Einfach ein Foto einer Speise auf der Webseite hochladen und mit etwas Glück erkennt die KI die Zutaten, um das korrespondierende Rezept zu liefern. Bei Smoothies und Suppen wird's kniffelig.

Doch das System ist nicht perfekt: Immer mal hat das Programm Schwierigkeiten, die Zutaten zu erkennen. Das könnte aber auch an den Kochvorlieben der jeweiligen User gelegen haben. 

„Das System hat noch etliche Probleme damit, bestimmte Arten von Essen zu erkennen. Dazu gehören pürierte oder vermischte Speisen wie Smoothies, Suppen oder auch Sushi“, sagt Hynes. „Es macht einen großen Unterschied, ob die Fotos aus der Nähe oder von etwas weiter weg aufgenommen wurden, oder ob das Motiv ein einzelnes Produkt oder Teil eines ganzen Gerichts ist.“ Ein großer runder Keks etwa könne auch mal schnell wie ein Pfannkuchen aussehen. 

Hynes ist nicht die erste Person, die mitlernende Künstliche Intelligenz einsetzt, um Essen auf Fotos zu identifizieren. Erst im Mai veröffentlichte das soziale Netzwerk Pinterest ein neues Tool zum „Erkennen von Speisen“, das eben dies ziemlich gut kann. Hynes sagt, sein System sei anders, denn sein Fokus liege auf den Rezepten. Ihm gehe es nicht nur darum, Essen zu identifizieren, sondern wolle eben auch gleich das passende Rezept dazu bieten.  

Die Technologie biete zudem noch weitere Vorteile: „Man könnte damit Gerichte regelrecht analysieren und ihren Nährwert bestimmen, Rezepte in gesündere abändern oder an bestimmte Diätvorschriften anpassen“, sagt Hynes. 

Allerdings existiert auch so ein Tool schon, entwickelt 2016 von Computerspezialisten des Institute of Electrical and Electronics Engineers. In einer Studie zeigen Stavroula Mougiakakou und Kollegen wie man anhand von zwei Essensbilder eine Speisenmenge bestimmen kann. Basierend auf diesen Forschungen soll ein System entwickelt werden, mit dem Diabetiker überwachen können, wie viele Kohlenhydrate sie aufnehmen. 

„Man platziert ein kreditkartengroßes Referenzobjekt neben der Speise und macht dann ein paar Fotos davon aus verschiedenen Perspektiven“, sagt Mougiakakou. Mit diesen Fotos und der Karte können wir ein 3D-Modell des Gerichts nachbauen.“ So könne das Smartphone zum Tool für jene werden, die kontrollieren (müssen), was sie essen, meint Mougiakakou. „Gerade arbeiten wir daran, dass das System auch Kalorieren, Kohlehydrate, Fette und Proteine sowie in manchen Fällen sogar den Mikronährstoffgehalt erkennt“, sagt er. „So könnte es Menschen zugute kommen, die aus gesundheitlichen Gründen ihre Nährstoffeinnahme kontrollieren müssen. Ich denke hier an Krankheiten wie Fettleibigkeit oder Nierensteine, all jene, bei denen eben das Einhalten einer bestimmten Diät zur Behandlung gehört.“ 

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