伊勢エビの脱皮をAIで検知、おいしい時期逃さず 夜間の「水槽見張り」から解放
飲食店向けの店舗管理サービスを手掛けるEBILAB（エビラボ、三重県伊勢市）は10月7日、カメラの映像を基にAIで伊勢エビの脱皮を検知する技術を開発し、1日から実証実験を始めていると発表した。脱皮周期が不規則で予測困難な一方、脱皮直後が最もおいしいとされる伊勢エビの監視にAIを活用し、これまで夜間に水槽を見張る必要があった職人の負担を減らすという。 伊勢エビは、脱皮直後であれば皮までおいしく調理できるのが利点という。ただし伊勢エビの脱皮周期には個体差があるため予測が難しく、これまでは職人が経験を基に大まかな時期を予測し、夜行性の伊勢エビに合わせて夜間に水槽を見張るといった手法を取っていた。 同社が開発したAIは伊勢エビの画像を1000枚程度学習しており、暗視カメラで撮影した映像を基に脱皮の瞬間を検知する。スマートフォンなどに通知できるため、職人の負担を削減できるという。開発には米Micro
ビーフストロガノフはどのくらい強いのか - Qiita
# !wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-crawl/cc.ja.300.vec.gzで落とせます model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('cc.ja.300.vec.gz', binary=False) repat = re.compile(r'^[あ-ん\u30A1-\u30F4\u4E00-\u9FD0]+$') vocab_list = [w for w in list(model.vocab.keys())[10000:50000] if len(w) > 2 and repat.fullmatch(w) and w[-1] != 'っ' and w not in list(ww_df.word) and w not in list(sw
ベイズ最適化で最高のコークハイを作る - わたぼこり美味しそう
はじめに コークハイとか酎ハイをお店で飲むと、割り方とかレモンが効いていたりとかでお店によって結構違いが出ますよね 自分好みの最高のコークハイの作り方を知ることは全人類の夢だと思います。 本記事は一足先にそんな夢に挑戦したという記事です。 手法としてはベイズ最適化を使用します。 実データで実験計画と絡めながらベイズ最適化を実際に行う記事はあまり見かけなかったので今回は、 最適化パラメータ 1. コーラとウイスキーの比 2. レモン汁の量 目的変数 コークハイの美味しさ という2次元入力、1次元出力で実際に実験とチューニングを並行しながら行ってみたいと思います。 目次 はじめに ベイズ最適化とは 実験系の説明 実験条件 実験で考慮しないこと(パラメータ) 実験材料 実験方法 スコアの付け方 実験をやりました（本題） 実装コード 実験開始 ARDありver. 反省点 さいごに ベイズ最適化とは
【世界初】養老乃瀧がAIロボット酒場をオープン「ゼロ軒めロボ酒場」を体験してきた 省人化と笑顔の演出に QBITが開発 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
池袋駅南口から徒歩2分、養老乃瀧「一軒め酒場」内に、ロボットがお酒を入れて楽しく接客してくれる「ゼロ軒めロボ酒場」がオープンした。楽しくて居心地のいい空間をロボットが演出する。2020年1月23日(木)から約2カ月、実証実験として行われ、ロボット・システムの開発はQBIT Roboticsが担当した。 QBITの接客ロボットサービスは、上島珈琲(UCC)と提携して運営しているロボットカフェ、JR東日本スタートアップと大宮駅で実証実験を行ったロボットパスタに続く3ケースめとなり、居酒屋での導入は初となる。 今回の記事ではロボット酒場を実際に体験してみた。作業の流れやAIによる接客など、詳細に解説したい。また、注文のスキャンから完成までをワンショットで撮った動画も紹介する。 5種類のメニューからロボットがお酒を用意 「ゼロ軒めロボ酒場」のメニューは生ビールやサワーなど全5種類。ロボ生ビール、ス
奈良先端科学技術大学院大学など、そうめんをラーメンに錯覚させるARとGANを組み合わせたリアルタイム味覚操作システムを発表。白ご飯が焼飯にも
奈良先端科学技術大学院大学など、そうめんをラーメンに錯覚させるARとGANを組み合わせたリアルタイム味覚操作システムを発表。白ご飯が焼飯にも 2019-03-12 奈良先端科学技術大学院大学や電気通信大学などによる研究チームは、食品の外観を画像変換し、ARを使用して重畳することで視覚から味覚を錯覚させるGAN（generative adversarial network）を用いたリアルタイム味覚操作システムを発表しました。 論文：Enchanting Your Noodles: GAN-based Real-time Food-to-Food Translation and Its Impact on Vision-induced Gustatory Manipulation 著者：Kizashi Nakano, Daichi Horita, Nobuchika Sakata, Kiyos
第１回｜ 人類はいまだ、ほとんどの料理を「作ったことがない」！？ | FUTURE IS NOW
株式会社ハビテック、電脳クリエイター。慶應義塾大学商学部卒業。専門は、機械学習、統計解析、データビジュアライゼーションなど。ビッグデータの解析、ビジュアライゼーションなどを通じて、人間とコンピュータの共創によって生まれる創造性、「Computational Creativity」に取り組んでいる。 「FoodGalaxy」とは、世界各地から集められたレシピデータを「ベクトル化」することによって作られた「食の世界地図」のようなもの。その基幹には、「創造性＝新奇さ（Novelty）×質（Quality）」という考え方があり、「FoodGalaxy」では、「新奇さ」を「ベイジアン・サプライズ」という数式によって、「質」を「食材に含まれる風味化合物の組み合わせ」によって、評価しているのだそうです（このへん、理解できなくても大丈夫！ 気にせず読み進めてください・笑）。 そもそも彼らが料理の研究を始め
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