SipSci Vocal Episode 9 Transcript

Hindi Transcript

Hello and Welcome to SipSci Vocal… कभी Global, कभी Local… मैं हूं आपकी होस्ट नेहा त्रिपाठी और आज मैं आपके लिए ये लेकर आई हूं… 

Audio teaser
मम्मी का पूरे दिन यही सवाल होता है – Breakfast में क्या खाओगे? Lunch में क्या खाओगे? Dinner में क्या खाओगे? हम तो पूरे दिन यही सोचते रहते हैं। मैं तो बोर हो गया हूँ।

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क्या आप भी रोज़ सुबह-शाम सोचते रहते हैं कि आज खाने में क्या बनाया जाए? मैं भी सोचती हूँ… और ये सोच कढ़ी-चावल, दाल-रोटी, लौकी-तरोई-परवल, राजमा-छोले तक पहुँच पाती है… बहुत healthy खाने की लिस्ट में salad, Soup, चीला, oats, eggs, boiled vegetables जैसे options होते हैं… आपकी लिस्ट थोड़ी लम्बी हो सकती है लेकिन कहीं न कहीं आप उससे बोर हो ही जाते होंगे… Same ingredients से अलग-अलग तरह के व्यंजन बनाने का आइडिया भी समय के साथ flop हो जाता है… ऐसे में अगर आपकी किचन में एक रोबोट हो जो आपके पास खड़ा होकर आपको नए-नए व्यंजन बनाने का आइडिया दे… उसमें इस्तेमाल होने वाले मसालों और बाकी ingredients के बारे में जानकारी दे, तो कितना अच्छा हो… इक्कीसवीं सदी में ये मुमकिन हो सकता है… इस नई विधा का नाम है computational gastronomy… 

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अगर मैं dictionary के हिसाब से जाऊं तो gastronomy का मतलब होता है the art or science of good eating, और computation का मतलब होता है the action of mathematical calculation. तो art or science of good eating में mathematical calculation का क्या रोल हो सकता है… 

प्रो. गणेश बागलर – जब भी हम रेसिपी के बारे में सोचते हैं… कि ये हमारे culture से related है… ये मेरी family से related है… ये मेरी मां की रेसिपी है… इसमें emotions है… culture है… इसमें history है… इसमें science का हिस्सा बहुत कम रहा है… पहली बार जब हमने इसके बारे में सोचना शुरु किया… तो हमने सोचा कि क्या ऐसा हो सकता है कि इस कला को एक data science में परिवर्तित किया जाए… बहुत सारी ऐसी चीज़ें हैं हमारे जीवन में जो अब data science हो चुकी है… उदाहरण के तौर पर बताऊं… तो आप एक फोटो जो फेसबुक पर जाकर अपलोड करेंगे तो फेसबुक recognise करता है कि ये आप हैं… ये आपका बेटा है… ये आपकी बेटी है… ये क्यों हो रहा है और कैसे हो रहा है… इसके पीछे data है क्योंकि आपने बहुत सारी फोटो अपलोड किए थे… और उसको tag किया था… जिसकी वजह से फेसबुक ने algorithm बनाया और identify किया कि आपकी फोटो में आप कहां पर आ रहे हो… आपका चेहरा कैसा दिखता है, इसका program बनाया गया… उसी तौर पर क्या ऐसा हो सकता है कि हम अपनी जो खाने-पीने की बात करते हैं… व्यंजनों की बात करते हैं… रेसिपी की बात करते हैं… ingredients की बात करते हैं… उस सारी information को… उस सारी knowledge को… जो कि कुछ हद तक tradition से आ रहा है… और कुछ हद तक नई technology की तरफ से आ रहा है… उस सब को encode किया जाए… database बनाया जाए… और इसी तरह computer science की नई techniques हैं… जैसे data analytics है… information mining है… quering है जो google करता है कि आप सवाल पूछोगे और वो जवाब देगा… क्या हम इन सारी चीज़ों को इस पर apply कर सकते हैं… ये हमने सोचा और उसके चलते ये जो नया टर्म है computational gastronomy जिसका मुझे कुछ हद तक फक्र है कि ये पहली बार भारत में इस तरह का काम हुआ है और अभी पूरी दुनिया में इसी तरह का काम बड़े ज़ोरों-शोरों से हो रहा है companies में और universities में… 

यहाँ आप सुन रहे हैं प्रोफ़ेसर गणेश बागलर को…
आप Indraprastha Institute of Information Technology, Delhi यानी IIIT Delhi के Center for environmental biology में professor हैं… जिनसे आज हम बात करने वाले हैं computational gastronomy के बारे में… सुनने में भारी-भरकम लगता है लेकिन है बहुत ही simple और आपके भोजन से जुड़ा हुआ… साथ ही हमारे साथ बातचीत में जुड़ेंगे कई शेफ… आखिर खाना तो शेफ को ही बनाना होता है तो वो हमें बताएंगे कि वो इस concept को सौ में से कितने नंबर देते हैं… सबसे पहले बात करते हैं शेफ मंजीत सिंग गिल जी से… आप आईटीसी होटल्स में शेफ हैं… वो क्या सोचते हैं computational gastronomy के बारे में… 

शेफ़ गिल – ये बिल्कुल नया सबजेक्ट है… culinary और cuisine के लिए… food के अंदर काफी कुछ computation किया हुआ है, the idea of this computational gastronomy is totally different and new and it is going to be very helpful… बहुत ही मदद करेगा ये future में culinary को design करने में… chefs के लिए भी easy रहेगा… एक knowledge compute हो चुकी है एक जगह पर, जहां से कि आपको अच्छा output मिल सकता है… consumer के लिए भी बहुत अच्छा होगा कि where they are travelling, उनकी अपनी body requirement के लिए, nourishment के लिए, what they want वो इससे उनको output मिल सकता है… तो ये win-win situation होगी in future. 

नेहा त्रिपाठी – आप इसका क्या स्वरूप देखते हैं… हमारे सामने ये जो कॉनसेप्ट है ये किस रूप में आएगा ? 

शेफ़ गिल – ये ऐप के फ़ॉर्म में आएगा और जानकारी देगा आपको। तो उस जानकारी से, उस pairing के साथ, combination of ingredients से, local ingredients, seasonal ingredients की information आपको मिलेगी और फिर आप अपनी best of ability cooking skills and knowledge से आप perfect dish create कर सकते हैं… 

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ये रोबोट हो या ऐप हो… हमारी मदद के लिए ही तैयार हो रहा है… खाने को लेकर हम सभी बहुत emotional होते हैं… हम अक्सर कहते हैं कि जो भी कमा रहे हैं वो दो वक़्त की रोटी के लिए कमा रहे हैं… इस ज़रूरत के साथ ही खाने से हमारे emotions जुड़े हैं… हमारी सेहत जुड़ी है… हमारा रोज़मर्रा का जीवन जुड़ा है… ऐसे में खाने को किसी डेटा से जोड़ना हमारे लिए इतना आसान नहीं है… लेकिन वो कहते हैं न कि वक़्त के साथ बदलाव ज़रूरी है नहीं तो पिछड़ जाएँगे… तो हमारे भोजन को और हमारी रेसिपी को बदलना होगा… कैसे प्रोफ़ेसर बागलर हमें बता रहे हैं… 

प्रो गणेश बागलर – आप अगर जानना चाहते हैं कि मुझे कोई नई रेसिपी बनानी है… कोई नया व्यंजन बनाना है… तो मैं पता करना चाहता हूं कि कोई इटैलियन रेसिपी मिले और मुझे ये भी पता करना है कि मुझे ऐसी कोई इटैलियन रेसिपी मिले… जिसमें प्याज इस्तेमाल किया जाता है… लेकिन टमाटर नहो… तो recipedb ऐसा स्थान है, वेबसाइट है… जहां पर आप इस तरह का रिसर्च कर सकते हैं… query डाल सकते हैं… मुझे एक इटैलियन रेसिपी दिखाइए जिसमें प्याज हो लेकिन टमाटर न हो… और आपको लिस्ट देगा कि ये सारी रेसिपी हैं… आपको जो चाहिए बना लो… 

नेहा त्रिपाठी – ये जो recipedb है, ये क्या चीज़ है ? किस तरह की वेबसाइट है ? कैसे access कर सकते हैं इसको ? 

प्रो गणेश बागलर – जो साधारण वेबसाइट होती हैं जिनमें रेसिपी की लिस्ट होती है… तरला दलाल, संजीव कपूर, NDTV या फिर कोई और… उनमें आपको रेसिपी मिलेगी जो कोई भी साधारण आदमी पढ़ सकता है और उसे follow करके रेसिपी को reproduce कर सकता है… अपने आप से बना सकता है… लेकिन recipedb database जो हमने बनाया है… हमने online जहां-जहां पर भी रेसिपी का उल्लेख था… अलग-अलग देशों से… अलग-अलग रीजन से जो भी रेसिपी मिली उन्हें इकट्ठा किया… दूसरी बात इसको हमने structure किया… यानी computer science में जिसको कहते हैं natural language process… यानी रेसिपी में हमारा प्रोग्राम जानता है कि ये शब्द जो है ingredient है… दूसरा जो है processing है… यानी कि उसको boil किया जा रहा है… fry किया जा रहा है… saute किया जा रहा है… वो टर्म है… ये utensil है… ये हमारा प्रोग्राम जानता है… और उसके चलते जो आप साधारण वेबसाइट पर नहीं कर सकते हो… जैसे मैंने कहा कि आप सर्च कर सकते हो… जैसे indian रेसिपी दिखाइए… या indian recipe में ऐसी रेसिपी दिखाइए जिसकी nutritional value इतनी calorie से इतने calorie के बीच है… इस तरह के सर्च आप हमारी वेबसाइट पर कर सकते हैं जो कि कहीं और आप नहीं कर पाएंगे… 

आइए इस बातचीत में उन्हें जोड़ते हैं जिन्होंने recipedb platform को use किया है… ये हैं शेफ़ अक्षय मल्होत्रा जो culinary research analyst हैं… वो TagTaste के साथ जुड़े हुए हैं which works as an online professional networking for the food industry… 

नेहा त्रिपाठी – क्या है ये recipedb ? इस तरह के जो प्लेटफॉर्म्स तैयार किए जा रहे हैं, ये कैसे काम करते हैं? 

शेफ़ अक्षय मल्होत्रा – अगर हम बात करें कि flavour is the outcome of what we do as chef, तो जब वो structure दे देते हैं तो हमारे लिए भी आसान हो जाता है कि what to expect as an outcome. Although हमारी ट्रेनिंग में, हमारे experience के बाद या हमारी जो gut feeling होती है उससे हमें पता होता है कि खाना कैसा निकलेगा, लेकिन ये जब structure हो जाता है जैसे प्रोफेसर बागलर ने किया, तो ज्यादा आसान हो जाता है जानना कि क्या निकल के आएगा और क्या बदलाव करने से क्या असर पड़ेगा। या कभी हमारे पास ingredient की shortage हो जाती है तो हमें पता लग जाता है कि क्या अपनाएँ रास्ता to most efficiently get over it… या कभी हमें लगता है कि flavour बढ़ाना है या लोग हमें बोलते हैं कि मज़ा नहीं आ रहा है, मिर्ची ज़्यादा है, तो हमारे लिए आसान हो जाता है इसे बदलना क्योंकि हमारे यहां मसाले इतने ज़्यादा हैं… तो इससे हमारे dish making में आसानी हो जाती है और अगर आप देखें तो at a larger scale, at India level, हमें forecasting में भी आसानी हो जाती है कि अगले साल के लिए क्या हम बोएं… क्योंकि अगर इस चीज़ से ये flavour आ रहा है और लोग ये ज़्यादा खाना पसंद कर रहे हैं तो हमें पता है कि हमारे किसानों से क्या लेना है… क्या खरीदना है… तो वो भी पहले से तय कर पाते हैं कि क्या उगाना है… जैसे अरहर दाल है तो हमें पता है कि उससे क्या बन के निकलेगा… और अगर वो बहुत सारी आने वाली है मार्केट में तो शेफ होने के नाते हम भी देखेंगे कि उसे कैसे इस्तेमाल करें, कौन-कौन से नए तरीके हो सकते हैं… क्योंकि ये दाल सस्ती है, मेरे लिए और अर्छव्यवस्था के लिए भी अच्छी है… 

नेहा त्रिपाठी – इसको हमारे दर्शक इसे इस्तेमाल करना चाहें, तो आप बताएँगे कि इसे कैसे इस्तेमाल करना है ? 

शेफ़ अक्षय मल्होत्रा – ये एक database है… Database is an amalgamation of recipes… बहुत सारी हैं… और हम रोज़ तीन टाइम खाना खाते हैं… So just imagine how many meal we have to prepare… और इतना मुमकिन नहीं है कि हम जान लें कि हमें खाने में कितना variation चाहिए… एक health का angle होता है, एक होता है seasonality, तीसरा ingredient और चौथा Angle होता है कि आपको कौन सी skill आती है… ऐसा database होने से अगर आप उसमें सारे points डाल सकते हैं कि मुझे ये खाना है, seasonal खाना है, इस cuisine का खाना है, मुझे ये पकाना आता है… तो आपको वो लिस्ट और रेसिपी दे देगा कि आपके पास क्या-क्या ऑप्शन है… इससे decision making आसान हो जाती है और समय बचता है… आप ये अनुमान लगा लीजिए कि कोई शादी का caterer है जो अपना menu change करना चाहता है… और उसके पास indian और oriental cook हैं… तो वो इसी reicpedb पर जाकर देख सकता है कि मैं और क्या-क्या इनसे बनवा सकता हूं… तो ऐसे लोगों के लिए ये बहुत effective है… 

नेहा त्रिपाठी – बिल्कुल, मैंने इसे इस्तेमाल भी किया है… मैंने इस पर combination बनाने की कोशिश की… और मैंने बहुत ही weird combinations बनाए… मतलब जो कोई सोच भी नहीं सकता है… वो चीज़ें मिलाने की कोशिश की… और मैंने पाया कि इसने रेसिपी बना दी… अब मेरा सवाल ये है कि क्या ये रेसिपी खाने लायक होगी ? 

शेफ़ अक्षय मल्होत्रा – ये तो बनाने वाले पर निर्भर करता है… मैं अपने अनुभव से बता सकता हूँ कि recipedb पर जो data आता है it is not arbitrary data, it is based upon a database which is based on many books, that Prof Bagler has been able to scan for us… So, whatever comes out of that, I think it will have a 99% hit rate, even if not 100%… 

यहाँ प्रोफ़ेसर बागलर से भी समझते हैं कि ये कैसे तय होगा कि ये सारी रेसिपी हम खा पाएँगे? 

प्रो गणेश बागलर – बहुत अच्छा सवाल… जो हम सारी रेसिपी बनाएँगे अलग-अलग permutation-combination करके, उसमें स्वाद होगा या नहीं, हमें नहीं पता है उसके बारे में… हमने अलग-अलग pattern निकाला है… flavour molecules का pattern है… ingredient combination का pattern है… हमने कुछ रेसिपी को इसमें से निकाल दिया और बाक़ी को रखा… उसके बावजूद हमारे पास जो रेसिपी आ रही है… हमारे पास एक tool है Ratatoui… ये openly available है… जो भी इसका इस्तेमाल करना चाहे वो कर सकता है… तो इस tool में कुछ ingredient की picture आपको दिखाएंगे, उसमें से आप select करेंगे और फिर पूछेंगे कि इसमें से एक रेसिपी मेरे लिए निकालो… तो वो नई रेसिपी हमें दिखा देता है… यहां आपको मिलेगा कि कितना ingredient लगेगा, कौन सी quantity में लगेगा… और उसका protocol… step by step process क्या होगा… रेसिपी बनाने के लिए क्या follow करना है… अब हमें आगे ये तय करना है कि क्या ये रेसिपी खाने लायक होगी या नहीं… उससे पहले हमें ये देखना है कि क्या ये रेसिपी किसी specialist को, expert को मूर्ख बना सकती है… कि ये रेसिपी जो computer ने बनाई है वो actually एक real recipe है… इसे हम कहते हैं tuning test for chef… ये computer science का concept है और idea ये है कि अगर हम रेसिपी दिखाते जाएं… एक सही रेसिपी जो असल में बनाई जाती है… पकाई जाती है… और दूसरी जो computer वाली रेसिपी है… अगर एक expert, chef, cook distinguish नहीं कर पाता है… तो इसका मतलब है कि computer ने अच्छा काम किया है… आखिर में तो हमें रेसिपी किचन में बनानी ही पड़ेगी, तभी पता चलेगा कि ये रेसिपी tasty है भी या नहीं… 

ये सब तो ठीक है लेकिन हम अपने ख़ाने का postmortem क्यों करना चाहते हैं? आख़िर खाने का computation करने की ज़रूरत क्या है ? 

प्रो गणेश बागलर – बहुत अच्छा सवाल है कि खाने को हम compute करना ही क्यों चाहते हैं… अगर आप ये सवाल पूछोगे कि ऐसा क्यों है कि पिछले कई सौ सालों में या कुछ हज़ार सालों में ये रेसिपी ऐसे बनी है जो है… ये वाले ingredient क्यों इस्तेमाल किए जाते हैं… ये वाला मसाला क्यों इस्तेमाल किए जाते हैं… कुछ और क्यों नहीं?क्योंकि जो total ingredients हैं वो बहुत ज़्चादा हैं, हज़ारों में हैं… और किसी भी रेसिपी में दस ingredients या 15-20 ingredients होते हैं… ये रेसिपी पर निर्भर करता है… तो ये ingredients ही क्यों इस्तेमाल किए गए… ये सवाल हमें परेशान कर रहा था और उसके लिए एक rule बताया गया था जिसे कहते हैं food pairing… इसके चलते कहना ये था कि दो ingredients के taste और smell के मामले में अगर समानता है, कुछ हद तक भी समानता है तो वो एक रेसिपी में ज़्यादा इस्तेमाल किए जाते हैं… उनका मानना था और ये उन्होंने दिखाया था western recipes में… north america, latin America और European recipes में इन्होंने दिखाया था… तो मेरे सामने सवाल था कि क्या ये indian recipes के बारे में भी सही है? इस सवाल का जवाब देने के लिए हमें रेसिपी को और उससे जुड़े underline data को collect करना पड़ा… तो हमने recipes का data निकाला… रेसिपी का नाम क्या है, कौन से cuisine से आता है… उसमें ingredients कौन से इस्तेमाल होते हैं… ingredients में flavour molecules कौन से होते हैं… Flavour molecules छोटे chemicals हैं जो कि अगर आप प्याज़ लेते हो और काटते हो तो आँखों में पानी आता है… या जब आप चबाते हो तो एक विशिष्ट प्रकार का स्वाद आता है, वो सब आता है क्योंकि उसमें कुछ विशिष्ट प्रकार के flavour molecules होते हैं… टमाटर, टमाटर की तरह लगता है… प्याज़ प्याज़ की तरह लगता है… ये सब flavour molecules की वजह से होता है… ये सब data collect किया सिर्फ़ ये ढूँढने के लिए कि क्या indian cuisine में food pairing सही है… शुरुआत यहां से हुई थी और हमें जो जवाब मिला वो बहुत ही interesting था… हमें ये पता चला कि indian cuisine बहुत अलग है… हमारे cuisine में सबसे ज़रूरी ingredient है मसाले… ये हमें historically पता है, और आप भी मानेंगे और chefs भी मानेंगे… 

नेहा त्रिपाठी – I think यही हमारे खाने को unique बनाता है… हमारे जो मसाले हैं वही हमारे खाने को unique बनाते हैं… 

प्रो गणेश बागलर – तो अगर एक रेसिपी दी गई कि इसमें लौंग इस्तेमाल करना है लेकिन आप उसे निकालकर उसमें इलायची डालोगे, तो हमारी data analysis ये बता रही है कि वो रेसिपी का food pairing बिल्कुल बदल जाता है… और हमने mathematically और computationally prove किया कि spice is the fulcrum… एक महत्वपूर्ण ingredient category है indian recipes के लिए… ये शुरुआत थी हमारे रिसर्च की… हमें वक्त लगा ये पता करने में कि इसका इस्तेमाल आम लोगों के लिए है, कंपनी के लिए इसका इस्तेमाल है… 

नेहा त्रिपाठी – आपने अभी food pairing की बात की… तो क्या मैं इसे अगर घरेलू भाषा में समझना चाहूं तो जैसे हमें सिखाया जाता है कि अगर आप भिंडी की सब्ज़ी बना रहे हो तो उसमें मेथी डलेगा, जीरा नहीं डलेगा… लेकिन अगर आप अरबी की सब्ज़ी बना रहे हैं तो उसमें अजवाइन डालनी है, उसमें मेथी या जीरा नहीं डलेगा… कुछ सब्ज़ियां ऐसी हैं जो जीरे में ही बनेगी… ये बहुत ही एक basic बातें हैं जो सिखाई जाती है… इसी तरह कुछ सब्जियां होती हैं जिसमें टमाटर नहीं डलता है, उसके बिना ही इसका टेस्ट अच्छा आता है… तो क्या food pairing में आप ये करने की कोशिश कर रहे हैं कि जिस सब्ज़ी में हमें बताया गया है कि टमाटर नहीं डलेगा, वहां हम टमाटर डाल के देखेंगे कि ये सब्ज़ी कैसी बनती है… कुछ अलग तरह की रेसिपी तैयार होती है, कुछ अलग तरह का taste तैयार होता है… क्या इसे घरेलू भाषा में ये समझूं मैं… 

प्रो गणेश बागलर – मैं आपको बताता हूँ… कि इसमें दो angle है… पहला angle है जिसमें हम नई रेसिपी बनाने की सोच भी नहीं रहे हैं… हमारा सोचना बस ये था कि हमारे पास ये रेसिपी हैं… जब हमने शुरु किया था तब हमारे पास ढाई हज़ार रेसिपी थीं… जो हमने तरला दलाल की वेबसाइट से ली थीं… उसके बाद अब हमारे पास 18-20 हज़ार रेसिपी हैं जो भारत से आती हैं… और recipedb में क़रीब एक लाख अट्ठारह हज़ार रेसिपी हैं… बहुत बड़ा नंबर है… पूरे विश्व में क़रीब चौरासी देश हैं और छब्बीस क्षेत्र हैं जहां से एक लाख अट्ठारह हज़ार रेसिपी आती हैं… पहली बात यही थी कि ये रेसिपी हैं, ये हमारे culture में हैं… ये accepted हैं… यही practice की जाती हैं… ये हमारे culture को define करती हैं… इसमें कुछ pattern है या नहीं है… हमने पहले ये ढूंढा… तो हमें पता चला कि pattern है… हर एक cuisine का अपना एक fingerprint होता है… अपना एक व्यक्तित्व होता है… जो कि हमने mathematically और data science की मदद से निकाला कि हर एक cuisine की अपनी एक personality है… उस समय हमने नई रेसी बनाने के बारे में नहीं सोचा… दूसरी बात क्या हम नई रेसिपी बना सकते हैं ? हमें पता चला कि अगर आपके पास हज़ार ingredients हैं अलग-अलग… vegetables, spices, lentils है अलग-अलग… और अगर आपके पास ऐसी रेसिपी हैं जिसमें दस ingredients डाले जाते हैं… तो कितनी रेसिपी बना पाओगे आप अलग-अलग permutaion, combination की मदद से… पता चला वो रेसिपी का नंबर इतना बड़ा है कि हमारे पूरे विश्व में इतने तारे नहीं है जितनी हमारे पास रेसिपी हो सकती हैं… तो जो रेसिपी हमारे पास नहीं हैं, क्या हम उसी pattern को इस्तेमाल करके नई रेसिपी बना सकते हैं? तो जो नई रेसिपी बनाने का आइडिया है वो पुराने pattern को तोड़ने की बात नहीं कर रहा है… उसी को इस्तेमाल करके क्या हम नई रेसिपी बना सकते हैं… जिसे अभी तक explore नहीं किए हैं… 

आपने शेफ़ का ज़िक्र किया तो आइए इस बातचीत में शेफ़ कार्तिकेय सिन्हा और शेफ़ राहुल वली को भी जोड़ लेते हैं… 

नेहा त्रिपाठी – Being a chef, अगर अगर आपकी किचन में एक रोबोट हो जो आपको ये जानने में मदद करे कि आज खाने में क्या बनाए? मुझे आइडिया दे, मसाले बताए… How do you see this concept ? How helpful this can be ? 

शेफ कार्तिकेय सिन्हा – मुझे लगता है कि शेफ़ के लिए ऐसा tool काफ़ी मददगार हो सकता है क्योंकि एक तो ज़्यादातर restaurants, hotels में fixed menu रहता है… लेकिन हमेशा ही ये रहता है कि कुछ नया किया जाए। या फिर हर हफ्ते menu बदलता रहे… कई बार seasons के हिसाब से, जैसे क्या सब्जियां आ रही हैं और उसके हिसाब से dish बनाने में काफी समय लगता है। सोचने में, फिर try करने में कि अच्छा ये नहीं चल रहा है… दूसरा कुछ करते हैं… अगर कोई रोबोट हो या ऐप भी हो सकता है, उसमें से आइडिया निकले तो हमारा काम आसान हो सकता है। जैसे आपको एक लिस्ट मिल जाए और फिर आप try करें और फिर देखें कि आपके हिसाब से क्या सही चल रहा है, क्या ठीक है, क्या नहीं है और फिर आप जल्दी से नया dish बना सकें। 

शेफ राहुल वली – हमारे यहाँ पर cooking तीन तरह की है… एक restaurants में बन रहा है, एक hotels में बन रहा है, एक catering में बनता है… तीनों में ही quantity बहुत ज़्यादा है लोगों की जहां खाना बन रहा है हर दिन… तो इसका एक सिस्टम बनाना बहुत सारे लोगों के लिए मुश्किल हो जाता है… So, Computational Gastronomy will help to sustain that quality of flavours and taste… एक और चीज़ जो वो करेगा वो ये कि वो जो combinations create करेगा, may be it will help to generate new things… I mean as chef I understand कि human touch होना बहुत ज़रूरी है… आप कुछ भी बना लें, आप अगर मार्केट से एक पैकेट चीज़ भी लाते हैं, मैगी का पैकेट भी लाते हैं… और वो आप घर में बनाते हैं, जब तक आप उसमें human touch न डालें, I don’t thing a Maggi will taste like Maggi… 

अगला बड़ा सवाल ये है किComputational gastronomy या Digital gastronomy concept शेफ के भरोसे को किस हद तक जीत पाएगा ? 

शेफ राहुल वली – जब तक हम ख़ुद उस चीज़ को try न करें… मान लीजिए, हमने उस ऐप में कुछ चीज़ें डाल दीं और उसने एक रेसिपी दे दी हमें with flavours and taste और जो भी उसमें data होगा… तो उस data को as a chef हम जब तक खुद try न करें… और उसे compare करें जो data उसने दिया है हमें… और अगर 100% नहीं भी तो 80% तक close आता है तो हमें खुश होना चाहिए… तो बिना try और test किए हम उस चीज़ पर rely नहीं कर सकते हैं… We can use it as a base for study, idea लेने के लिए इसे एक guidebook की तरह फिलहाल इस्तेमाल कर सकते हैं… जब तक वो tried and tested certified न बन जाए… 

कार्तिकेय सिन्हा – जितनी अच्छी तकनीक होगी, उतना ज़्यादा विश्वास के काबिल होगा। जिस तरह से हम computing power में आगे बढ़ रहे हैं उस हिसाब से तो ये भविष्य में काफी फायदेमंद हो सकता है। इस तरह से हमें ingredients के बारे में ज़्यादा पता चलता है… कहां से flavour आता है, कहां से texture आता है, और जो बाक़ी elements होते हैं इसमें। तो जितना अच्छा data होगा, उतना अच्छा आपको result मिलेगा। 

प्रोफेसर बागलर ने खाने के हर पहलू को बिल्कुल अलग नज़रिया दिया है… computational gastronomy में हम सिर्फ खाने या ingredients की मात्रा ही नहीं बल्कि और भी बहुत कुछ compute कर रहे हैं… आपने अमूमन खाने की कैलोरी calculate की होगी या इसके बारे में सुना होगा… लेकिन अगर मैं आपसे कहूँ कि आप अपने खाने के स्वाद को भी calculate कर सकते हैं… तो ? आइए प्रोफ़ेसर बागलर से समझते हैं… 

नेहा त्रिपाठी – हमारी सारी बातचीत में एक दो शब्द जो आ रहे हैं… हम flavour की बात कर रहे हैं… हम taste की बात कर रहे हैं… इसमें cooking बहुत हद तक शामिल है… जो भी खाना बनेगा, उसे cook तो करना ही पड़ेगा… इन सब चीज़ों को calculate कैसे किया जा सकता है? 

प्रो गणेश बागलर – जी हाँ, टमाटर में उसका जो स्वाद है वो कहां से आता है? इसमें बहुत सारे वैज्ञानिकों ने दशकों की रिसर्च करके पता किया कि टमाटर में कौन-कौन से molecules होते हैं जिन्हें flavour molecules कहते हैं, जिनकी वजह से एक विशिष्ट स्वाद हमें आता है। जो भी ingredient आप सोचेंगे, उसका स्वाद उसके flavour molecule की वजह से आता है। ये डेटा बहुत scattered था। हमारा जो डेटाबेस है वो published database है, वहां पर हमने ये सारा डेटा एक साथ integrate किया। क़रीब ढाई साल का काम जिसमें 18-20 लोग लगे हुए थे और आख़िरकार ये डेटाबेस तैयार किया। तो हम डेटा इकट्ठा कर सकते हैं। क्या ये डेटा ultimate है ? जी नहीं। क्या इसमें कुछ missing है? जी हाँ। तो हमें इस पर और काम करना पड़ेगा, जो missing information है उसको लाने के लिए। इसी तरह हमने दूसरा डेटा, जैसे रेसीपी का structure, nutritional value, जैसे टमाटर का calorie कितना होता है? इसमें protein, fat, carbohydrate कितना है, ये सारा डेटा हमने निकाल कर रखा हुआ है। 

नेहा त्रिपाठी – ये सारे data driven food innovations हैं जो हम कर रहे हैं, करने की कोशिश कर रहे हैं… आने वाले वक्त के लिए चीज़ें प्लान कर रहे हैं… हमारी आने वाली पीढ़ी के लिए काफी फायदेमंद होगा, उन्हें अपने मन मुताबिक खाना मिलेगा… रोज़-रोज़ एक जैसा खाना खाकर वो bore हो जाते हैं… बच्चों के लिए खास तौर पर मुश्किल होता है… आपके रिसर्च से parents को या घर में जो खाने के शौकीन लोग हैं उन्हें बहुत सारे options मिलेंगे… जिससे एक रेसिपी 365 days में भी repeat न हो… 

प्रो गणेश बागलर – Total recipe इतने हो सकते हैं कि सालों साल आप अलग खाना खा सकते हैं… आपका ये algorithm personalise भी कर सकता है… अगर आप बताते हैं कि पिछले तीन महीनों में मुझे ये रेसिपी पसंद आई है, तो algorithm खुद को आपकी मर्जी के मुताबिक, आपके taste के मुताबिक mould करेगा… कि अगर आपको ये वाली रेसिपी पसंद आई है, तो आपको ये वाली रेसिपी पसंद आएगी… इसे कहते हैं personalisation of recipe… Every generation should be in a position to make their choices of food and recipes not only by virtue of taste but also by virtue of their health component as well. 

नेहा त्रिपाठी – आज कल जो सबसे बड़ी समस्या हमारे आस-पास होती है, हमारे लिए भी और हमारे बच्चों के लिए भी lifestyle disorders… हम ढंग से खाना नहीं खा पाते हैं… कभी समय नहीं होता है, कभी बनाने का मन नहीं करता है… क्या इन रेसिपी से हमें इन disorders को treat करने में मदद मिलेगी? किस तरह से फ़ायदेमंद हो सकते हैं? 

प्रो गणेश बागलर – क्या इन रेसिपी को हम nutritionally valuable बना सकते हैं? कुछ लोगों को iron deficiency होगी, किसी को vitamin C की deficiency होगी, किसी को calcium की deficiency होगी। उसके मुताबिक़ क्या हम अपनी रेसिपी को tweak कर सकते हैं? ताकि ऐसे ingredients को चुना जाए रेसिपी में जो कि आपकी vitamin and mineral deficiency को counter करे। ये आसानी से हो सकता है। और जो आप कह रहे हैं, कोशिश ज़रूर ये है कि diet links lifestyle disorder जैसे cardiovascular diseases, diabetes, obesity, etc. क्या हम इनके लिए solution ढूँढ सकते हैं? सोच ये है कि कर सकते हैं हम। हमने data उसके लिए भी इकट्ठा किया है। उसका नाम Diet RX है जो कि पिछले क़रीब नब्बे साल का डेटा इकट्ठा करके हमने बनाया है और algorithm बना रहे हैं कि specifically diabetes के लिए कौन सी रेसिपी बनाना, किस तरह के ingredients डालना अच्छा रहेगा। इसी तरह दूसरी disorders के लिए कौन से ingredients साथ लाना अच्छा रहेगा। इस पार कोशिश जारी है, हालाँकि अभी solution नहीं है। I can’t promise anything now. 

इसे लेकर शेफ़ क्या कहते हैं, ये भी जान लेते हैं – शेफ़ अक्षय मल्होत्रा और शेफ़ राहुल वली हमारे साथ जुड़े हुए हैं… 

नेहा त्रिपाठी – ये कॉनसेप्ट lifestyle disorders को address करने में मदद करेगा ? 

शेफ़ अक्षय मल्होत्रा – Every database does not hold all the answers… but if I know from my doctor or the dietician that I am supposed to be eating this, तब आप recipedb पर जाकर अलग-अलग व्यंजन बना सकते हैं… अलग-अलग dishes बना सकते हैं… और आप बोर नहीं होंगे… अगर आपको बोला गया है कि u have to stick to pulses and millets, then you know that these are the 10 ways I can eat them… instead of the 2 ways that I know… So, this opens up, it brings too many ideas to the plate… 

शेफ़ राहुल वली – As far as health conditions and diseases and so called medical foods are concerned, I think we should not give freehand to public, वो जब तक डॉक्टर recommended न हो तब तक I don’t think public को वो choice मिलनी चाहिए… कि अपनी सेहत से जुड़े खाने को लेकर आम लोगों को free hand दिया जाए कि वो choice करके वैसे खाना बनाएं… 

नेहा त्रिपाठी – क्या हम international level पर भी इसे ले जा पाएंगे ? कैसे देखते हैं आप इसे ? 

शेफ़ राहुल वली – बिल्कुल ले जा पाएँगे… जहां तक विज्ञान और आयुर्वेद अगर एक साथ काम करेंगे और एक अच्छा सा ऐप बन जाएगा तो मेरे हिसाब से this will be very helpful not only Indian जो बाहर रह रहे हैं… बल्कि जो students बाहर जाते हैं… जिनको बार बार packet foods खोलने की ज़रूरत नहीं पड़ेगी, बल्कि जो ingredients वहां मिल रहा है, उससे ही वो कुछ अच्छा बना लें, and they can try and test their own food… 

अभी तक हम ख़ाने को उसके नएपन, nutritional value, taste, health आदि से जोड़ कर देख रहे थे… आने वाले समय में हो सकता है कि आपके साथ किचन में खड़ा रोबोट या ऐप आपको ये भी बता दे कि ये रेसिपी climate friendly है या नहीं… लेकिन क्या इस सब का कोई नुक़सान भी हो सकता है? ये तो आने वाला वक़्त ही बताएगा… एक और बहुत ही दिलचस्प पहलू है… हमारे पास ये रोबोट या ऐप है… और वो हमें एक रेसिपी दिखा रहा है… जिसमें हमें कुछ ingredients mix करने के लिए बता रहा है… अमूमन हम किचन में उन ingredients को mix नहीं करते हैं या आयुर्वेद के हिसाब से या बुज़ुर्गो के हिसाब से इन चीज़ों को मिलाकर नहीं खाना चाहिए, नुकसान करता है… और ये ऐप हमें उन्हीं चीज़ों को मिलाकर खाना बनाने के लिए कहता है तो क्या करेंगे आप? हमारे साथ शेफ बने हुए हैं, उनसे ही पूछते हैं… 

शेफ़ गिल – हर ingredient का एक natural taste है… और बहुत के दो-तीन टेस्ट हैं… आयुर्वेद के हिसाब से भी we are putting all inputs in this, तो मेरे को characteristics पता लगेंगी… मेरी pairing better होगी… ये जो flora हैं, vegetables हैं, इनकी pairing better होगी… Example के लिए हम गोभी भिंडी एक साथ नहीं बनाते हैं… There may be something for generations, that pair is not found right and it may not be good for the wellness also… इस ऐप के बाद हमें इतनी information मिलेगी इससे कि हमें इसका जवाब मिलेगा… तो हम pairing – seasonal, local and finally the food for the body which is good for the body and wellness… ये चीज़ हमें ऐप से मिलेगी… 

कार्तिकेय सिन्हा – हाँ कर सकते हैं… जो हमारी धारणाएँ हैं वो पुराने समय की हैं जब हमारे पास न तो फ्रिज थे, बहुत कुछ मॉडर्न तकनीक और जानकारी नहीं थी, उस समय के लिए ये सब सही हो सकता था लेकिन अब हम जानते हैं कि खाना बनाकर फ्रिज में रख सकते हैं, कुछ होता नहीं है खाने को… या फिर ऐसी सोच भी होती है कि कुछ चीज़ें ऐसी हैं जिन्हें रात को नहीं खाना चाहिए… लेकिन अब हमारा ज्ञान बढ़ गया है… हमारे पास नई तकनीक है, नए उपकरण हैं जैसे माइक्रोवेव है, फ्रिज है… इनकी मदद से जो हम पहले नहीं कर सकते थे, वो अब कर सकते हैं… इसमें कोई हानि नहीं है। 

ये भविष्य की चीज़ है। उम्मीद है कि आने वाले वक़्त में स्थिति और बेहतर होगी… 

प्रो गणेश बागलर – आजकल sustainability बहुत बड़ा problem है, Global warming जो कि खाने के ज़रिए भी होता है। उस पर भी हमने काम किया है और ये पता करने की कोशिश की है कि आपके सामने अगर दस हज़ार रेसिपी हैं तो उनमें से कौन सी ऐसी रेसिपी है जो पर्यावरण को ज़्यादा affect करती है carbon footprint के ज़रिए और कौन सी कम करती है। ताकि आगे जाकर हम choose कर सकें कि कौन सी रेसिपी earth के लिए, globe के लिए, पर्यावरण के लिए अच्छी है और कौन सी बुरी है। इस पर भी हम काम कर रहे हैं लैब में। 

नेहा त्रिपाठी – इसे कैसे करते हैं ? 

प्रो गणेश बागलर – अगर हमने एक रेसिपी ली जैसे पालक पनीर, तो हमने पहले देखा कि इसमें कौन से ingredients हैं और उनकी quantity कितनी है। दूसरा data हमने निकाला कि हर एक quantity का पर्यावरण पर carbon footprint और water footprint कितना होता है। मतलब वो दस ग्राम पनीर या सौ ग्राम पनीर बनाने के लिए पानी कितना इस्तेमाल करता है। और जैसे जीरा इस्तेमाल करते हैं आप तो दस ग्राम जीरा के लिए कितना पानी लगता है और उसका carbon footprint कितना है। इन दोनों डेटा को इकट्ठा करके हमने एक रेसिपी का carbon footprint निकाला और ऐसे सारी रेसिपी का निकाला, जो भी हमारे पास डेटाबेस में हैं उन सभी का निकाला।

नेहा त्रिपाठी – इसको जानने के बाद हम ये फ़ैसला ले सकते हैं कि हमें ये रेसिपी बनानी भी है या नहीं, हमारी क्या responsibilities हैं पर्यावरण को लेकर और उसके हिसाब से ही हम फ़ैसला ले सकते हैं।

हालाँकि अभी भी computational gastronomy के इस concept को इस्तेमाल किया जा सकता है… बल्कि किया जा रहा है… और हमारे feedback की मदद से ही इसे और improvise करने की कोशिश हो रही है… 

हमारे सभी एक्सपर्ट्स का दिल से धन्यवाद… 

रास्ता लम्बा है… दूरी भी ज़्यादा है लेकिन सहज कदमों से सहज स्पीड पर चलते हुए हर रास्ता छोटा और आसान हो जाता है… प्रोफ़ेसर बागलर को इस कोशिश के लिए ढेर सारी बधाई और आने वाली चुनौतियों से निपटने के लिए ढेर सारी शुभकामनाएं। 

मुझे उम्मीद है कि इस बातचीत ने आपके जीवन में कुछ नया जोड़ा होगा… SipSci Vocal का ये एपिसोड आपको कैसा लगा मुझे ज़रूर बताइएगा… इस podcast को आप गाड़ी चलाते हुए… किचन में खाना बनाते हुए… morning या evening walks पर… पार्क में बैठे हुए… मेट्रो में सफर करते हुए… या फिर काम से एक छोटा सा ब्रेक लेकर… आप कभी भी, कहीं भी हमें सुन सकते हैं… ये podcast Hinglish में है… इसकी हिन्दी और अंग्रेज़ी transcript nehascope.com पर आप पढ़ सकते हैं… और अगर आप इस पूरी बातचीत को देखना चाहें तो SipSci के यूट्यूब चैनल पर देख भी सकते हैं… सारी ज़रूरी जानकारियां description में है… आप कमेंट्स के ज़रिए अपनी प्रतिक्रिया दे सकते हैं… इस पॉडकास्ट को सब्सक्राइब के साथ साथ शेयर करेंगे तो विज्ञान के लिए इस छोटे से प्रयास को आगे बढ़ने का हौसला मिलेगा। 

English Transcript

Hello and Welcome to SipSci Vocal… Kabhi Global, Kabhi Local… I am your host Neha Tripathi and today I have brought this for you…

Audio break – Mummy has the same question throughout the day – what will you eat for breakfast, then she asks me what will you eat for lunch and dinner… We think this whole day… I am bored…

Music break

Do you also keep thinking every morning and evening what to make for breakfast, lunch and dinner today? I also think the same… and this thought reaches Kadhi-chawal, Dal-Roti, Lauki-Taroi-Parwal, Rajma-Chole… Very healthy food list has options like salad, soup, cheela, oats, eggs, boiled vegetables… Your list may be a bit long but somewhere you must be getting bored of it… The idea of making different types of dishes from the same ingredients also flops with time… So if you have a robot in your kitchen, the one who stands near you and gives you the idea of making new dishes… It would be great if you give information about the spices and other ingredients used in it… This may be possible in the twenty-first century… The name of this new method is computational gastronomy…

Music break

If I go by the dictionary, then Gastronomy means the art or science of good eating, and Computation means the action of mathematical calculation. So what can be the role of mathematical calculation in art or science of good eating…

Pro. Ganesh Bagler – Whenever we think about a recipe… it is related to our culture… it is related to my family… it is my mother’s recipe… it has emotions… it has culture… it has history… it has a part of science but very little… the first time we started thinking about it… we thought it might be possible to convert this art into data science… there are so many things in our lives that are now data science… Let me tell you with an example… So if you go to Facebook and upload a photo, then Facebook recognizes that it is you… This is your son… This is your daughter… Why is this happening and how is it happening… There is data behind this because you had uploaded a lot of photos… and tagged it… because of which Facebook created an algorithm and identified where you are appearing in your photo… how your face looks, a program was made for it. … In the same way, can it happen that we talk about our food and drink… talk about dishes… talk about recipes… talk about ingredients… all that information… all that knowledge… that to some extent it is coming from tradition… and to some extent it is coming from new technology… All of that should be encoded… Database should be created… And similarly there are new techniques of computer science… like data analytics… information mining is, quering is what google does that you will ask questions and it will answer… can we apply all these things on this… this is what we thought and because of that this new term is computational gastronomy which I care to some extent. It is said that this is the first time such work has been done in India and now similar work is being done with great enthusiasm in companies and universities all over the world…

Here you are listening to Professor Ganesh Bagler… You are a professor in the Center for environmental biology of Indraprastha Institute of Information Technology, Delhi i.e. IIIT Delhi… Today we are going to talk about computational gastronomy… It sounds difficult but it is very simple and related to your food… Also, many chefs will join us in conversation… After all, the chef has to prepare the food, so he will tell us how many numbers out of a hundred he gives to this concept… First of all Let’s talk to Chef Manjeet Singh Gill… what does he think about computational gastronomy…

Chef Gill – This is a completely new subject for culinary and cuisine… There is a lot of computation done inside food, the idea of this computational gastronomy is totally different and new and it is going to very helpful… it will help a lot in designing culinary in future… It will be easy for chefs too… A knowledge has been computed at one place, from where you can get good output… It will be very good for consumer also that where they are traveling, for body requirement, for nutrition, what they want, they can get output from this… So it will be win-win situation in future.

Neha Tripathi – In what form will this concept come in front of us? 

Chef Gill – It will come in the form of an app and give you information. So with that information, with that pairing, combination of ingredients, you will get information about local ingredients, seasonal ingredients and then you can create perfect dish with your best of cooking skills and knowledge…

Music break

Be it a robot or an app… It is getting ready to help us… We all are very emotional about food… We often say that whatever we are earning, we are earning for two times bread… This need, along with our emotions are connected with food… our health is connected… our daily life is connected… in such a situation, it is not so easy for us to connect food with any data… but they say that it is not necessary to change with time. then we will lag behind… then our food and our recipes have to be changed… how Professor Bagler is telling us…

Bagler – If you want to know if I want to make a new recipe… I want to make a new dish… then I want to know if I can find any Italian recipe and I also want to know if I can find any Italian recipe in which onion is used, but no tomato… So recipedb is the place or website…where you can do this kind of research, ask query…show me an Italian recipe that has onion but no tomato…and you get the list Will give that these are all recipes… make what you want.

Neha Tripathi – What is this recipedb? What type of website is it? How can access it?

Prof. Ganesh Bagler – The simple websites which have a list of recipes… Tarla Dalal, Sanjeev Kapoor, NDTV or any other… you will find recipes on them that any common man can read and reproduce the recipe by following it… but the recipedb database that we have created… for this we have collected all the recipes available from different countries… from different regions… wherever the recipe was mentioned online… secondly, we have structured it … i.e. in computer science, which is called natural language process… i.e. in recipe, our program knows that this word is ingredient… the other one is processing… i.e. it is being boiled… fried… sauted. It is a term… it is a tool… it knows our program… and because of that what you cannot do on a normal website… like I said you can search… like ‘show indian recipe’… or in indian recipe ‘Show such a recipe whose nutritional value is between so many calories’… You can do such searches on our website which you will not be able to do anywhere else…

Let us add to this conversation those who have used the recipedb platform… This is Chef Akshay Malhotra who is a culinary research analyst… He is associated with TagTaste which works as an online professional networking for the food industry…

Neha Tripathi – What is this recipedb? How do such platforms work?

Chef Akshay Malhotra – So if we talk that flavor is the outcome of what we do as chef, then when they give structure then it becomes easy for us to know what to expect as an outcome. Although in our training, after our experience or our gut feeling, we know how the food will turn out, but when it is structured like Professor Bagler did, then it becomes easier to know what will turn out and what will be the effect of making changes. Or sometimes we have shortage of ingredient then we come to know what is the way to most efficiently get over it… or sometimes we feel that we have to increase the flavour or people tell us that we are not enjoying it… So it becomes easier for us to change it because we have so many spices here… So it becomes easier in our dish making and if you see, on a larger scale, at India level, it becomes easier for us in forecasting what we should sow for next year… because if this thing is giving this flavour and people are liking to eat it more than we know what to take from our farmers… what to buy… that too in advance. We are able to decide what to grow… like pigeon pea, we know what will come out of it… and if there is a lot of it coming in the market, then being a chef, we will also see how to use it. What can be the new ways… Because this pulse is cheap, it is good for me and also for the economy…

Neha Tripathi – If our viewers want to use recipedb, can you tell how to use it?

Chef Akshay Malhotra – This is a database… Database is an amalgamation of recipes… There are many… And we eat three times a day… So just imagine how many meals we have to prepare… And it is not possible that we know how much variation do we need in food… One is the angle of health, one is seasonality, the third is ingredient and the fourth angle is what skill do you have… Having such a database, if you can put all the points in it that I would like to If there is food, seasonal food, food of this cuisine, I know how to cook… then it will give you that list and recipes that what are the options you have… This makes decision making easy and saves time… Guess there is a wedding caterer who wants to change his menu… and he has Indian and oriental cooks… then he can go to this reicpedb and see what else I can make from them… It is very effective…

Neha Tripathi – Of course, I have used it too… I tried to make combinations on it… and I made very weird combinations… I mean what no one can think of… I tried to mix things… and I found that it Made the recipe… Now my question is whether this recipe will be worth eating?

Chef Akshay Malhotra – It depends on the creator… I can tell from my experience that the data that comes on recipedb it is not arbitrary data, it is based upon a database which is based on many books, that Prof Bagler has been able to scan for us… So, whatever comes out of that, I think it will have a 99% hit rate, even if not 100%…

Here we also understand from Professor Bagler that how will it be decided that we will be able to eat all these recipes?

Prof. Ganesh Bagler – Very good question… We do not know whether we will make all the recipes by different permutation-combination, it will have taste or not… We have extracted different patterns… The pattern of flavour molecules is… ingredient. The pattern of combination is… We removed some recipes from it and kept the rest… Regardless of the recipes coming to us… We have a tool Ratatoui… It is openly available… Anyone who wants to use it can do it … So in this tool you will be shown the picture of some ingredient, you will select from it and then you will ask to find a recipe out of it for me… Then it shows us the new recipe… Here you will get that how much ingredient will go, in which quantity it will go… and what will be the step by step process… what to follow to make the recipe… Now we have to further decide whether this recipe will be edible or not… before that we have to see whether this recipe is suitable for any on. It can fool the specialist, the expert… that this recipe created by the computer is actually a real recipe… This is what we call tuning test for chef… This is the concept of computer science and the idea is that if we go on showing the recipe … one correct recipe which is actually cooked… and the other which is computer recipe… if an expert, chef, cook is not able to distinguish… then it means computer has done a good job… In the end, so we have to make the recipe in the kitchen, only then we will know whether this recipe is tasty or not…

All this is fine but why do we want to do postmortem of our food? After all, what is the need to do the computation of food?

Prof. Ganesh Bagler – It is a very good question that why do we want to compute the food… If you ask this question, why is it that in the last several hundred years or in a few thousand years, this recipe has been made in such a way that it is… Why is it used… Why is this spice used… Why not something else? Because the total ingredients are huge, they are in thousands… and any recipe has ten ingredients or 15-20 ingredients… it depends on the recipe… then why only these ingredients were used… these questions keep troubling us. And for that a rule was told which is called food pairing… Due to this it was said that if there is similarity in terms of taste and smell of two ingredients, even to some extent, then they are used more in a recipe. They believed and showed this in western recipes… They showed in North America, Latin America and European recipes… So the question before me was whether it is true about Indian recipes as well? To answer this question, we had to collect the recipe and the underline data associated with it… So we extracted the data of the recipes… what is the name of the recipe, from which cuisine it comes… what ingredients are used in it… What are flavour molecules… Flavour molecules are small chemicals that if you take an onion and bite it, your eyes water… or when you chew, a specific type of taste comes, it all comes because there is something in it. There are specific types of flavour molecules… Tomatoes taste like tomatoes… Onions taste like onions… All this happens because of flavor molecules… Collected all this data just to find out whether food pairing in Indian cuisine is right… It started from here and the answer we got was very interesting… We came to know that Indian cuisine is very different… Spices are the most important ingredient in our cuisine… We know this historically, and you will also agree and even chefs will agree…

Neha Tripathi – I think this is what makes our food unique… Our spices are what make our food unique…

Prof. Ganesh Bagler – So if a recipe is given that cloves are to be used in it but you remove it and add cardamom to it, then our data analysis is telling that the food pairing of that recipe changes completely… and we proved it mathematically and computationally that spice is the fulcrum… an important ingredient category for Indian recipes… This was the beginning of our research… It took us time to find out whether it is used for common people or it is used for company…

Neha Tripathi – You have just talked about food pairing… so if I want to understand it in domestic language, like we are taught that if you are making okra vegetable then you will put fenugreek in it, not cumin… but if you are making a vegetable then you have to put celery in it, fenugreek or cumin will not be put in it… Some vegetables are such that they will be made only in cumin… This is a very basic thing that is taught… Similarly, there are some vegetables in which tomato is not used, even without that its taste is good… So, what are you trying to do in food pairing that in the vegetable in which we have been told that tomato will not be used, we will use tomato there and see how this vegetable turns out… A different type of recipe is prepared, a different type of taste is prepared… should I understand it this way in the domestic language…

Prof. Ganesh Bagler – Let me tell you… there are two angles in this… the first angle is we are not even thinking of making new recipes… our thinking was just that we have these recipes… when we started we had two and a half thousand recipes… which we took from Tarla Dalal’s website… after that we now have 18-20 thousand recipes which come from India… and recipedb has around one lakh eighteen thousand recipes… it is a huge number… all over the world, there are about eighty-four countries and twenty-six regions from where one lakh eighteen thousand recipes come… The first thing was that these are recipes, they are in our culture… they are accepted… they are practiced… it defines our culture. There is some pattern in it or not… we first searched… then we came to know that there is a pattern… every cuisine has its own fingerprint… it has its own personality… which we extracted mathematically and with the help of data science that each cuisine has its own personality… At that time we did not think of making a new recipe… Secondly, can we make a new recipe? We came to know that if you have thousand different ingredients… vegetables, spices, lentils are different… and if you have recipes in which ten ingredients are added… then how many recipes you can make with different permutaion, combination… We came to know that the number of recipes is so big that there are not so many stars in our whole world that we can have recipes… So the recipes which we do not have, can we make new recipes using the same pattern ? So the idea of making a new recipe is not talking about breaking the old pattern… using the same can we make a new recipe… which has not been explored yet…

You mentioned the chef, so let’s add Chef Kartikeya Sinha and Chef Rahul Wali to this conversation…

Neha Tripathi – Being a chef, what if you had a robot in your kitchen to help you figure out what to make for dinner today? Give me the idea, tell me the spices… How do you see this concept? How helpful can this be?

Kartikeya Sinha – I think such a tool can be very helpful for chefs because most of the restaurants, hotels have a fixed menu… but there is always something to innovate. Or keep changing the menu every week… many times according to the seasons, like what vegetables are coming and according to that it takes a lot of time to prepare the dish. If it is not working well… let’s do something else… If there is a robot or even an app, ideas emerge from it, then our work can be easy. Like you get a list and then you try and then see what is going right according to you, what is right, what is not and then you can make a new dish quickly.

Chef Rahul Wali – There are three types of cooking at our place… one is being made in restaurants, one is being made in hotels, one is being made in catering… In all the three, the quantity of people where food is being prepared every day is very high… So making a system out of it becomes difficult for a lot of people… So, Computational Gastronomy will help to sustain that quality of flavours and taste… Another thing it will create is that it will create combinations, may be it will help to generate new things… I mean as a chef I understand that it is very important to have human touch… Whatever you make, even if you bring a packet of cheese from the market, even a packet of Maggi… and you make it at home, unless you add human touch to it, I don’t thing a Maggi will taste like Maggi…

The next big question is to what extent will Computational gastronomy or Digital gastronomy concept be able to win the trust of chefs?

Chef Rahul Wali – Unless we try that thing ourselves… Suppose we put some things in that app and it gives us a recipe with flavors and taste and whatever data it contains… then that data as a chef until we try ourselves… and compare it with the data it has given us… and if it comes close to 80% even if not 100% then we should be happy… so without trying and testing we cannot rely on that thing… We can use it as a base for study, can use it as a guidebook for the time being to get the idea… until it becomes tried and tested certified…

Kartikeya Sinha – The better the technology, the more trustworthy it is. According to the way we are moving forward in computing power, it can be very beneficial in the future. This way we get to know more about the ingredients… where the flavour comes from, where the texture comes from, and the rest of the ingredients in it. So the better the data, the better you will get the result.

Professor Bagler has given a completely different perspective to every aspect of food… In computational gastronomy, we can only eat or are computing not only the amount of ingredients but many more… You must have usually calculated the calories of food or heard about it… But if I tell you that you can also calculate the taste of your food… then ? Let us understand from Professor Bagler…

Neha Tripathi – One or two words that are coming in all our conversations… We are talking about flavour… We are talking about taste… Cooking is involved to a great extent in this… whatever food is made, it has to be cooked. … How can all these things be calculated?

Prof. Ganesh Bagler – Yes, where does the taste in tomato come from? In this, many scientists have done decades of research to find out which molecules are there in tomatoes, which are called flavour molecules, due to which we get a specific taste. Whatever ingredient you can think of, its taste comes because of its flavor molecules. This data was very scattered. Our database is a published database, where we integrated all this data together. About two and a half years of work in which 18-20 people were engaged and finally prepared this database. So we can collect data. Is this data ultimate? No. Is there something missing in this? Yes. So we will have to work more on this to bring the missing information. Similarly, we have given other data, like the structure of the recipe, nutritional value, like how much is the calorie of tomato? How much protein, fat, carbohydrate is there in it, we have kept all these data out.

Neha Tripathi – These are all data driven food innovations that we are doing, trying to do… planning things for the future… will be very beneficial for our future generations, they will get food as per their choice … They get bored by eating the same food everyday… It is especially difficult for children… Your research will give parents or people who are fond of home food, a lot of options… From which one recipe can be made in 365 days and you don’t repeat it too…

Prof. Ganesh Bagler – Total recipe can be so many that you can eat different food for years… Your algorithm can also personalize… If you tell that I have liked this recipe in the last three months, then the algorithm itself according to your wish, will mould according to your taste… that if you liked this recipe, then you will like this recipe… This is called personalization of recipe… Every generation should be in a position to make their choices of food and recipes not only by virtue of taste but also by virtue of their health component as well.

Neha Tripathi – Nowadays, the biggest problem that is happening around us, for us as well as for our children, is lifestyle disorders… We are not able to eat properly… Never have time, never feel like cooking. … Will these recipes help us to treat these disorders? How can this be beneficial?

Prof. Ganesh Bagler – Can we make these recipes nutritionally valuable? Some people will have iron deficiency, some will have vitamin C deficiency, some will have calcium deficiency. Can we tweak our recipe accordingly? So that such ingredients are chosen in the recipe which counter your vitamin and mineral deficiency. This can easily happen. And what you are saying, the effort is definitely that links diet lifestyle disorder like cardiovascular diseases, diabetes, obesity, etc. Can we find solutions for these? The idea is that we can. We have collected data for that as well. Its name is Diet RX, which we have created by collecting data for the last ninety years and making an algorithm that which recipe to make specifically for diabetes, which kind of ingredients would be good to add. Similarly, which ingredients would be good to bring along for other disorders. Efforts are on in this direction, although there is no solution yet. I can’t promise anything now.

Let us also know what the chefs have to say about it – Chef Akshay Malhotra and Chef Rahul Wali have joined us…

Neha Tripathi – Will this concept help in addressing lifestyle disorders?

Chef Akshay Malhotra – Every database does not hold all the answers… but if I know from my doctor or the dietician that I am supposed to be eating this, then you can go to recipedb and make different dishes and you will not be bored… if you have been told that u have to stick to pulses and millets, then you know that these are the 10 ways I can eat them… instead of the 2 ways that I know… So, this opens up, it brings too many ideas to the plate…

Chef Rahul Wali – As far as health conditions and diseases and so called medical foods are concerned, I think we should not give freehand to public, I don’t think public should get that choice… That common people should be given a free hand regarding the food related to their health, that they should make a choice and prepare such food…

Neha Tripathi – Will we be able to take it to the international level as well? How do you see it?

Chef Rahul Wali – Will be able to take it at all… As far as science and Ayurveda work together and a good app will be made, then according to me this will be very helpful not only Indian who are living outside… but students who go out… Those who will not need to open packet foods again and again, rather make something good from the ingredients available there, and they can try and test their own food…

Amidst all the good things, another question comes to mind that will this concept also address the big issue like global warming? These days everything from agriculture to packaged foods is also being looked at from the point of view of global warming… Professor Bagler also understands the seriousness of this subject and is working on it…

Till now we were looking at the food by linking it to its newness, nutritional value, taste, health etc… In the coming time, it may be possible that the robot or app standing with you in the kitchen will also tell you whether this recipe is climate friendly or not. No… But can there be any harm in all this? Time will tell… there is another very interesting aspect… we have this robot or app… and it is showing us a recipe… in which it is telling us to mix some ingredients… usually we use them in the kitchen. Do not mix the ingredients or according to Ayurveda or according to the elders, these things should not be mixed and eaten, it causes harm… and this app tells us to cook food by mixing the same things, then what will you do? Chefs are with us, we ask them only…

Chef Gill – Every ingredient has a natural taste… and many have two-three tests… According to Ayurveda also we are putting all inputs in this, so I will know the characteristics… My pairing will be better… These are the flora, the vegetables, their pairing would be better… For example, we do not cook cabbage and okra together… There may be something for generations, that pair is not found right and it may not be good for the wellness also… We will get information from it so that we will get its answer… So we will get pairing – seasonal, local and finally the food for the body which is good for the body and wellness… we will get this thing from the app…

Kartikeya Sinha – Yes we can… our beliefs are from old times when we didn’t have fridges, didn’t have much modern technology and information, it might have been true for that time but now we know that we can cook food and keep it in the fridge, there is nothing to eat… or there is a thought that there are some things that should not be eaten at night… But now our knowledge has increased… We have new technology, new equipments. There are microwaves, fridges… with the help of these, what we could not do earlier, we can do now… there is no harm in it.

This is a thing of the future. Hopefully the situation will get better in the times to come…

Prof. Ganesh Bagler – Nowadays sustainability is a big problem, Global warming which also happens through food. We have worked on that also and tried to find out that if you have ten thousand recipes in front of you, then which one of them affects the environment more through carbon footprint and which one reduces it. So that going forward we can choose which recipe is good for the earth, for the globe, for the environment and which is bad. We are working on this too in the lab.

Neha Tripathi – How to do it?

Prof. Ganesh Bagler – If we take a recipe like Palak Paneer, we first see what are the ingredients and their quantity. The second data we extracted is the carbon footprint and water footprint of each quantity on the environment. Means how much water does he use to make 10 grams of paneer or 100 grams of paneer. And when you use cumin, how much water is required for ten grams of cumin and what is its carbon footprint. By collecting these two data, we calculated the carbon footprint of a recipe and calculated the carbon footprint of all such recipes, which we have in the database.

Neha Tripathi – After knowing this, we can decide whether we want to make this recipe or not, what are our responsibilities regarding the environment and we can decide accordingly.

Although still this concept of computational gastronomy can be used… rather it is being used… and with the help of our feedback, efforts are being made to improvise it further…

Heartfelt thanks to all our experts…

The path is long… the distance is also long but every path becomes short and easy by moving at a smooth pace with easy steps… Many congratulations to Professor Bagler for this effort and best wishes for meeting the challenges ahead.

I hope this conversation added something new to your life… Do let me know how you liked this episode of SipSci Vocal… Listen to this podcast while driving… cooking in the kitchen… on morning or evening walks… Sitting in the park…travelling in the metro…Or taking a short break from work…You can listen to us anytime, anywhere…This podcast is in Hinglish…You can read its Hindi and English transcript on nehascope.com … And if you want to see this whole conversation, you can also watch it on SipSci’s YouTube channel … All the important information is in the description … You can give your feedback through comments … If you subscribe to this podcast and share it, then this small effort for science will be noticed and this will give us the courage to move forward.