MIT的電腦科學及人工智慧實驗室本周和卡達電腦研究中心一起訓練了一個人工智慧系統， 名叫Pic2Recipe。 給這個系統一張食物照片，
在朋友圈看見美食照片總想自己做一份？MIT來幫忙了。 Pic2Recipe能通過食物照片推斷出麵粉、雞蛋、黃油等食材， 然後從它的資料庫中選出幾份與圖片最相似的菜譜推薦給你。
2014年，
瑞士的研究人員們建立了一個Food-101資料集，
訓練出來的系統識別食物的準確率只有50%，
後來幾經反覆運算，
也只達到了80%的準確率。
香港城市大學有個比較大的資料集，
包含11萬張圖片和6.5萬份菜譜，
但是只有中餐。
於是， CSAIL的團隊從All Recipes、Food.com等菜譜網站取材， 建立了Recipe1M資料集， 其中包含覆蓋多種菜系的100萬份菜譜， 人工標注了其中的食材等資訊。 然後， 他們用這個資料集和訓練了一個神經網路， 讓它去建立食物照片和食材、菜譜之間的關聯模式。
不過據TheVerge評價， 拉麵、薯片、日式燒牛小排這些食物，