{"id":2414,"date":"2018-08-20T11:26:11","date_gmt":"2018-08-20T09:26:11","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/?p=2414"},"modified":"2026-02-06T09:50:18","modified_gmt":"2026-02-06T08:50:18","slug":"nicht-verzagen-kuehlschrank-fragen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/nicht-verzagen-kuehlschrank-fragen\/","title":{"rendered":"Heute kocht der K\u00fchlschrank"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post-meta-custom\">By Yasmin Billeter am 20. August 2018<\/div>\n\n\n\n<p><strong><br><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Beim Blick in den K\u00fchlschrank ist es manchmal echt anstrengend, sich auszudenken, was man kochen k\u00f6nnte. Die Idee der <a href=\"https:\/\/play.google.com\/store\/apps\/details?id=ch.fridge\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u00abDeep Neural Fridge Analyzer App\u00bb<\/a> klingt daher verlockend: Smartphone z\u00fccken, K\u00fchlschrank-Inhalt knipsen und schon serviert die App passende Rezepte.<\/p>\n\n\n\n<p>Marc Bravin und Marvin Walker haben die Applikation im Rahmen ihrer Bachelorarbeit entwickelt. \u00abDie Deep Learning Technologie und die N\u00fctzlichkeit der Idee haben uns begeistert\u00bb, erkl\u00e4ren sie ihre Motivation.<\/p>\n\n\n\n<p>Deep Learning, die Machine-Learning-Technik, mit der Computer aus Beispielen lernen, funktioniert mit k\u00fcnstlichen neuronalen Netzen. Diese trainieren sich quasi selbst, indem sie etwa das Bild eines Broccoli, immer wieder mit den Fotografien aus einem Datenset vergleichen. F\u00fcr diesen Prozess haben sie einen Rechner sechs Tage und N\u00e4chte lang arbeiten lassen und das Netz so auf 69 Lebensmittel-Kategorien wie Bier, Quark oder Broccoli trainiert. Woran \u00aberkennt\u00bb das neuronale Netz die Produkte? \u00abDie Form, die Struktur, aber auch der Schriftzug k\u00f6nnen Merkmale sein\u00bb, erkl\u00e4rt Walker.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Deep Neural Fridge Analyzer\" width=\"640\" height=\"360\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/hlEWAPSKwtA?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>Das Wichtigste bei jedem Machine-Learning Projekt ist ein quantitativ und qualitativ gutes Datenset. Und so war die gr\u00f6sste Sorge der Absovlenten, gen\u00fcgend K\u00fchlschrankfotos zu organisiseren. Mit Hilfe von Freunden und Verwandten haben sie schliesslich 545 Bilder gesammelt, die 7&#8217;355 Lebensmittel enthalten. Mit 80 Prozent der Fotos haben sie das Netz trainiert, mit den restlichen 20 Prozent getestet.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00abTrotz des vergleichsweise kleinen Datensets erkennt die App jedes zweite Lebensmittel mit einer Genauigkeit von 54 Prozent\u00bb, sagt Bravin zufrieden. Um ein besseres Ergebnis zu erhalten, br\u00e4uchte es mindestens das zehnfache an Daten \u2013 Damit w\u00e4re die Software jedoch nur auf Schweizer Lebensmittel trainiert.<\/p>\n\n\n\n<p>Auch die Kategorien m\u00fcssten verfeinern werden. \u00abF\u00fcr Fleisch haben wir nur eine Kategorie, weil das neuronale Netz die Sorte noch nicht identifizieren kann\u00bb, sagt Walker. Und so schl\u00e4gt die App auch mal Hasenragout vor, obwohl nur Poulet im K\u00fchlschrank liegt. Ein Rezept nachgekocht haben sie \u00fcbrigens noch nie. \u00abEs ist noch eine Spielerei\u00bb, sagen beide, welche sich selbst eher als Kochmuffel bezeichnen.<\/p>\n\n\n\n<p>An weiteren Ideen mangelt es jedoch nicht: \u00abDer Alltag einer sehbehinderten Person k\u00f6nnte durch die App erleichter werden\u00bb, sagt Walker. Durch eine Sprachausgabe k\u00f6nnte die App aufz\u00e4hlen, was sich im K\u00fchlschrank befindet. Oder sie k\u00f6nnte die Person beim Einkauf unterst\u00fctzen, indem sie den Inhalt der Regale \u00aberkennt\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<p>Ob sie das Projekt weiterfolgen? \u00abWenn sich ein Wirtschaftspartner, wie etwa ein K\u00fchlschrankhersteller oder ein&nbsp; Unternehmen aus dem Bereich Smart Kitchen findet, ja\u00bb, sagen Marc Bravin und Marvin Walker. Beide starten im Herbst mit dem Master in Data Sciene. Marc Bravin wird das Projekt vielleicht auch im Rahmen seiner Assistenzarbeit beim <a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/informatik\/forschung\/teams\/team-algorithmic-business\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Algorithmic Business Research Team ABIZ,<\/a> welches die Idee f\u00fcr diese Bachelorarbeit hatte, vorantreiben k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Noch mehr Deep Learning Projekte? Lesen Sie den Artikel zu Informatik-Absolvent Daniel Pf\u00e4ffli. Er hat einem Computerprogramm das Jodeln \u00abbeigebracht\u00bb: <a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/hochschule-luzern\/ueber-uns\/medien\/magazin\/archiv\/2018\/06\/20\/sing-maschine-sing\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Sing, Maschine, sing!<\/a><\/em><\/p>\n\n\n<div class=\"blue-box\">\n\t<div class=\"row\">\n\t\t<div class=\"col-md-12\">\n\t\t\t<h3><a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/informatik\/studium\/bachelor\/informatik\/\"><strong>Bachelor in Informatik<\/strong><\/a><\/h3>\n<p>Das Informatik-Studium passt sich Ihren Bed\u00fcrfnissen an: Grosse Auswahl an Modulen, Vollzeit, Teilzeit oder berufsbegleitendes Studium und Start im September oder Februar.<\/p>\n<h3><strong>\u00dcber den Informatik-Blog<\/strong><\/h3>\n<p>Hier erhalten Sie Tipps und Neuigkeiten aus der Welt der IT. Wir portr\u00e4tieren Menschen und schreiben \u00fcber Technologien, welche die Hochschule Luzern \u2013 Informatik mitpr\u00e4gen. <a href=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/\">Abonnieren Sie jetzt unseren Blog<\/a> und bleiben Sie informiert.<\/p>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Was geschieht, wenn k\u00fcnstliche neuronale Netze unseren K\u00fchlschrank durchforsten und Rezepte vorschlagen? 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