Es ist die Nacht vor dem wöchentlichen Laden. Ich schaue in den Kühlschrank und betrachte meine drei Tomaten, die Süßkartoffel und den Spargel.
Normalerweise nehme ich dies als Stichwort, um zum Fish & Chip-Laden zu gehen.
Ich probiere jedoch Plant Jammer aus, eine App, die verspricht, mithilfe künstlicher Intelligenz ein Rezept zu erstellen, das auf dem Essen basiert, das Sie herumliegen.
Es durchsucht drei Millionen Rezepte, um häufig gepaarte Artikel zu finden. Anschließend wird eine Bibliothek mit Zutaten konsultiert, die das Unternehmen von professionellen Köchen nach Geschmack sortiert hat – Salz, Umami, Sauer, Öl, Crunch, weich, süß, bitter, würzig, frisch und aromatisch.
Schließlich lernt die Software aus diesen Daten und entwickelt neue Rezepte.
Zukünftiges Essen?
Michael Haase, der Gründer von Plant Jammer, sagt, dass dieser letzte Schritt seine App einzigartig macht.
Herkömmliche Rezept-Apps werden von Datenbanken unterstützt. Sie listen auf, was sich im Kühlschrank befindet, und die App sendet ein bereits vorhandenes Rezept, das im Web gefunden wurde.
"Das ist der alte Weg", sagt Herr Haase. "Wir konstruieren jedes Mal mit einer KI (künstliche Intelligenz) neue Rezepte von Grund auf neu. Dies wird die Zukunft sein."
Plant Jammer ist eine von wenigen Rezept-Apps, Lebensmittelhändlern und sogar Event-Unternehmen, die sich der künstlichen Intelligenz zuwenden, um einen Vorsprung in der Lebensmittelindustrie zu erlangen.
Mehr Technologie des Geschäfts
Um meine Süßkartoffel zu nutzen, schlägt die App mehrere Mahlzeiten vor, darunter einen Eintopf und ein Pommes.
Ich entschied mich, sie zu Gemüse-Burgern zu machen. Ich sage der App, dass ich keine diätetischen Einschränkungen habe, und kreuze dann meine Zutaten an. Zuletzt wird gefragt, welche Gewürze ich haben könnte.
Basierend auf dem, was ich angekreuzt habe, werden meine Süßkartoffelpastetchen auch Spargel, Aubergine, Kichererbsen, Zitronensaft und zerkleinerte Walnüsse enthalten. Ich füge etwas Gewürz und Haferflocken hinzu, um sie zu binden.
Sie gehen für 15 Minuten in den Ofen. Das Ergebnis sind vier verkochte Scheiben mit starkem Hafergeschmack.
Anpassungen
Wenn ich Herrn Haase erzähle, gibt er zu, dass nicht jedes Rezept ein Erfolg ist und stimmt auch zu, dass das Rezept wahrscheinlich mehr Optionen benötigt, um die Pastetchen zusammenzubinden.
Eine Stunde später hat sich die Plattform geändert, um mein Feedback anzupassen. Ich verspreche, das Rezept noch einmal zu versuchen.
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Pflanzenstörsender
Herr Haase (dritter von rechts) vom Plant Jammer Team
Es ist eine Hauptmitgliedschaft verfügbar, für die sich rund 5% der Benutzer anmelden und für die Ausführung der App bezahlen.
Plant Jammer verkauft auch Abonnements an Supermärkte und bietet Zutatenalternativen zu ihren Website-Rezepten an.
"Wenn Sie es also vegan, glutenfrei oder thailändisch machen möchten, können wir jedes Rezept anpassen", sagt Haase.
Er hofft, dass Plant Jammer den Menschen die Möglichkeit bietet, weniger verschwenderische vegetarische Küche zu beherrschen.
'Der harte Weg'
Selbst Hersteller von verpackten Lebensmitteln haben sich der künstlichen Intelligenz zugewandt.
Analytical Flavor Systems ist ein New Yorker Forschungs- und Entwicklungsunternehmen, das mithilfe von KI Lebensmittelunternehmen bei der Verbesserung ihrer Produkte oder der Entwicklung neuer Produkte, einschließlich Getränken, berät.
Die KI-Plattform Gastrograph kann den Geschmack, das Aroma und die Textur eines Getränks vorhersagen, die für regionale Lebensmittelpräferenzen erforderlich sind.
"Wir haben das auf die harte Tour gemacht", sagt Gründer Jason Cohen, der in den letzten 10 Jahren weltweit Geschmackstests durchgeführt hat.
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BitsXBites
Laut Jason Cohen spielt die Wahrnehmung eine große Rolle für das Geschmackserlebnis
Jeden Tag probiert seine Gruppe von 50 Verkostern zwei- oder dreimal am Tag verschiedene verpackte Lebensmittel. Vor Covid-19 hatte jede Woche ein reisendes Team ein anderes Land besucht, um regionale Vorlieben zu testen.
Was die Menschen schmecken, ist weniger wichtig als das, was sie wahrnehmen, wenn sie schmecken, sagt Cohen, ein ehemaliger Teesommelier, der hinzufügt: „Wahrnehmung ist eine sehr einfache Sache, mit der man spielen kann“.
„Wenn wir beispielsweise der Milch Vanille in einer Menge von etwa einem ppm hinzufügen, können Sie die Vanille nicht schmecken, aber Sie werden sagen, dass die Milch cremiger und von höherer Qualität ist“, erklärt er.
Die Software für künstliche Intelligenz durchläuft Hunderte von Entscheidungen, bis sie lernt, vorherzusagen, wie gut ein Produkt schmecken wird – basierend auf dem Geschmack des Produkts, Panel-Tests und dem regionalen Geschmack.
Kreative Entscheidungen
Durch die Verwendung von KI, um neue Geschmackskombinationen für Cupcakes und Cocktails zu finden, wird die in Bristol ansässige Medienagentur Tiny Giant auf die Karte gesetzt.
Die Mitbegründer Richard Norton und Kerry Harrison haben mithilfe der KI-Modellierung Marketing-Events, Werbekampagnen und sogar Gin-Labels erstellt.
Mit Monkers Garkel-Gin fütterten die Codierer von Tiny Giant einen Computer mit Hunderten verschiedener Gin-Namen. Der Computer analysierte die Proben, um seine eigenen zu erfinden.
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Kleiner Riese
Würdest du AI einen Namen für dein Gin-Rezept einfallen lassen?
Diese Art des maschinellen Lernens wird als neuronales Netzwerk bezeichnet. Wenn ein Computer eines erstellt, erkennt er ein Muster wie "Wie klingt ein Gin-Label oder was geht in einen Cupcake?". – und dann eine kreative Entscheidung treffen.
Nachdem die wöchentliche AI-Cocktailnacht von Tiny Giant die Aufmerksamkeit größerer Unternehmen auf sich gezogen hatte, wurden sie von Anfragen großer Unternehmen überschwemmt, Veranstaltungen mit AI-generierten Cocktails und Cupcakes abzuhalten.
"Ich hatte nicht wirklich erwartet, dass dies zu einer Sache wird, bei der wir Lebensmittelhersteller werden, aber warum nicht?" sagt Herr Norton.
"Verblüfft"
Die Kochbuchautorin und Köchin Meera Sodha stimmt zu, dass die Kombination von KI und Essen Forschung, Kreativität und Nachhaltigkeit fördern kann, sagt jedoch, dass man „kein Rezept von seiner Geschichte trennen kann“.
Frau Sodha war inspiriert, nach einem Ausflug in die Brick Lane mit Universitätsfreunden Kochen zu lernen.
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David Loftus
Meera Sodha musste die Rezepte ihrer Familie für die Nachwelt aufzeichnen
"Meine wunderbaren intelligenten weißen Freunde fragten mich, was sie beim indischen Curryhaus bestellen sollten", erinnert sie sich. "Ich war verblüfft, dass sie dachten, dass dieses indische Essen das ist, was ich als Kind gegessen habe."
Als sie von ihrer Mutter kochen lernte, hatte sie einen weiteren „großen Moment der Panik“, als sie entdeckte, dass keine Familienrezepte aufgeschrieben wurden.
Sie würden alle mit ihr sterben, wenn sie sie nicht aufzeichnen würde.
"Was ich am Kochen der von meiner Mutter, meiner Oma oder meiner Tante gesammelten Rezepte liebe, ist, dass ich mich mit ihnen verbunden fühle, wenn ich das Essen in meiner Küche koche", sagt sie. "Ich habe das Gefühl, dass sie an meiner Seite sind."
Nell Mackenzie und Anne Mooney kochen nach einem Rezept mit künstlicher Intelligenz
In diesem Sinne versuche ich noch einmal die Kartoffelpastetchen, diesmal jedoch mit meiner Mutter Anne Mooney, einer ehemaligen professionellen Köchin, über Skype.
Aber sie lässt sich lieber nicht von der App sagen, wie man kocht – sondern nutzt sie stattdessen als Sprungbrett für Ideen, insbesondere für die Kombination von Chipotle, Koriander und Pinienkernen.
Wir meiden beide den Hafer und braten unsere Pastetchen.
Sie schmecken besser, aber ich denke, das hat mehr mit unserem Online-Treffen zu tun als mit unserer Beherrschung der Technologie.