В России представили сервис для поиска красивой еды с помощью нейросетей
Приложение для iOS позволяет найти ближайшее заведение с наиболее красивой и аппетитной едой. Фотографии своих любимых блюд могут загружать сами пользователи, отмечая при этом, в каком ресторане они были приготовлены.
Спустя некоторое время Borsch начнёт самостоятельно подбирать еду в зависимости от привычек пользователя и уместности блюда в конкретной ситуации. К примеру, в жаркую погоду приложение покажет холодные напитки, а в пятницу вечером — коктейли.
Сервис автоматически определяет наиболее популярные блюда с помощью нейросетей и не позволяет загружать фотографии, где нет еды. В настоящий момент Borsch знает около 400 видов блюд.
На момент запуска приложение работает в восьми городах: Москве, Нью-Йорке, Лос-Анджелесе, Сан-Франциско, Остине, Хьюстоне, Чикаго и Берлине. Примечательно, что создатели проекта принципиально отказались от системы рейтингов и отзывов для заведений.
— Целевым рынком для нас являются в первую очередь США, а Москва и Берлин выполняют, скорее, функцию тестовых полигонов, — рассказал Лайфу Ашот Габрелянов. — Мы не торопимся монетизировать сервис, сперва хотелось бы привлечь достаточное количество пользователей, для себя мы поставили планку в 100 тыс. установок, — добавил он.
Как отмечает основатель стартапа, Borsch является частной реализацией функции, предназначенной для сервиса гражданской журналистики Babo. Разработчики создали алгоритм, который анализировал видео и описывал их содержание.
Тесты показали, что новая технология для Babo распознаёт контент с точностью в 80%, однако лучше всего анализ изображений работал на фотографиях еды. Так и родилось решение реализовать отдельный сервис на основе этой функции.
Приложение создано командой из 10 человек, большая часть которых — россияне. Разработка Borsch заняла около четырёх месяцев, в создание сервиса было инвестировано около 5 млн рублей.
— Несмотря на то, что многие ИТ-стартапы создаются с целью перепродажи крупным компаниям, я буду развивать проект без привлечения крупных игроков, т. к. нередки примеры, когда после покупки разработка перспективных продуктов прекращалась, — считает Ашот Габрелянов.