世界で最も有名なチェーンの 1 つだけでも、毎秒約 75 個のハンバーガーが販売されています。。これは、そのチェーンだけで年間 23 億以上に相当します。残りのレストラン、ファストフードチェーン、職人技のハンバーガーレストランを加えると、その数は年間何百億個ものハンバーガーに上ります。実際、1分あたり20万という話もあります。明らかなことは、これほど成功を収めて地球を征服したレシピはほとんどないということです。
しかし、その起源については依然として議論の余地がある。ハンブルク風ひき肉は 19 世紀にドイツですでに知られていましたが、このアイデアを米国に持ち込んだのは移民でした。 ある人が、ステーキを2枚のパンの間に挟んで手で食べられるようにするという、シンプルでありながら革新的なアイデアを思いつきました。。 20世紀の美食の象徴のひとつが誕生しました。しかし、問題があります。完璧なハンバーガーとは何でしょうか?
答えはプロセスチーズにあるという人もいます。肉と脂肪のバランスを選ぶ人もいます。ベジタリアンバージョンを好む人、環境への影響を最小限に抑えることを求める人、またはたんぱく質が豊富な食事を必要とする人もいます。スペインは3年間地球上で最も優れた賞を受賞し続けていますが、 色の好みや、これらすべての基準を同時に満たすハンバーガーをデザインすることは不可能に思えます。 あるいはそうではないかもしれません。
スタンフォード大学の科学者チームが、BurgerAI を発表しました。 まったく新しいハンバーガーをデザインしながら、同時に風味、食感、栄養価、持続可能性を最適化できる人工知能。 しかし、このプロジェクトの本当の目的はキッチンをはるかに超えています。
エレン・クール率いるこの開発の責任者らは、ハンバーガーのレシピは約 10⁴³ あると推定しています。 1 の後に 43 個のゼロが続きます。 ビルリビルロックの技術によって、ビッグバン (138 億年前) 以来、現在地球上のすべての住民がこれらのハンバーガーの 1 つを作ることを非難されているとしたら、その規模を理解するには、 それでも、処方箋全体の 0.01% も完了していません。 これらすべてを、時間を無駄にすることなく実行できます。解決策は？ AI。
「現在のほとんどの人工知能システムは、すでに存在するものを予測することを学習します。スタンフォード大学機械工学教授でスタンフォード バイオ X ディレクターのクール氏は言います。私たちは、AI にまだ存在しないものを発明してほしかったのです。」 違いは微妙に見えますが、焦点が完全に変わります。それよりも どのハンバーガーが最も可能性が高いかを尋ねると、BurgerAI は別のはるかに複雑な質問に答えようとします: 味、健康、持続可能性のバランスが最も優れているレシピはどれですか?
これを達成するために、Kuhl 氏のチームは Food.com から取得した 2,216 のレシピを使用してシステムをトレーニングしました。 AIは、通常どのような材料が組み合わされ、どのくらいの量で現れ、それらが風味や食感にどのように影響するかを学習しました。 それから彼は、年齢、性別、身体活動、さらには環境目標など、各人のプロフィールに応じて最適化されたまったく新しいレシピの作成を開始しました。
しかし、クール氏は、アルゴリズムは紙の上では素晴らしいように見えても、実際に食事をするときには惨めな失敗をする可能性があることを知っていました。そこで彼らはハンバーガーを現実に再現することに決めました。 BurgerAI が考案した 5 つのレシピが専門的に調理され、ブラインド テイスティングで提供されました サンフランシスコのレストランで、100人以上のダイナーが参加した。この結果は科学者自身さえも驚きました。
AI によって作成されたバーガーのうち 2 つは、味、食感、全体的な受け入れやすさの点で、人気のファストフード バーガーと同等以上のスコアを獲得しました。 いわゆるマッシュルームバーガーも環境への影響を一桁以上削減しました。 ビーンバーガーは参考となる市販モデルの栄養スコアを約2倍に向上。これらの結論は、 Science誌の記事に掲載されました。
「人工知能はもっともらしいレシピを生成しただけではありません – とクール氏は付け加えます。 彼は人々に本当に好まれるハンバーガーを作りました”。 一見すると、これはすべてかわいい実験のように見えるかもしれません。しかし、この実験の責任者らは、このハンバーガーは単なるデモンストレーションであると主張している。
「食べ物は良い出発点でした。 一本の矢で二つの的を射ることができる：地球の健康と人々の健康です」と、この研究の共著者であるヴァヒドゥラ・タック氏は断言する。
本当の関心はその背後にある数学にあり、これがクール氏のチームによって発表された 2 番目の研究の焦点です。ハンバーガーのデザインには、味、コスト、栄養、持続可能性など、多くの場合相反する複数の要素の間で可能な限り最良のバランスを見つけることが含まれます。不思議なことに、 これと同じ種類の問題は、他の多くの科学分野でも発生します。 たとえば、薬は毒性がなくても効果的でなければなりません。。新しい材料は強く、軽く、安価である必要があり、合成タンパク質は多くの構造条件を同時に満たさなければなりません。
これまで、これらのプロセスの多くは長年にわたる試行錯誤に依存していました。 Kuhl 氏は、BurgerAI のようなシステムがその検索スペースを大幅に削減し、最初に製造される前にまったく新しいデザインを提案できると考えています。 深いところでは、 このプロジェクトは、機械が完璧なハンバーガーを作成できることを証明しようとしているのではなく、AI がツールになり得ることを証明しようとしている 非常に複雑な問題に対して前例のないソリューションを設計できる。
「ハンバーガーはほんの始まりにすぎません、とクール氏は結論づけています。私たちは食品を、より大きなビジョン、つまり科学的発見と工学のパートナーとして機能する人工知能のモデルシステムとして見ています。」
