日本饮食文化当中，拉面肯定是相当重要的平民美食，随着时间的发展与演进，亦有许多不同的分支与独具特色的拉面，其中会放置大量豆芽菜、汤头浓郁与超大分量的二郎系可说是相当有名的拉面类别，虽然二郎系的拉面有着共通的，每一家二郎系拉面也多少会有些许的差异，即便是连锁店也会产生差异。
而日本科学家 Kenji Doi 透过 Google 的 AutoML Vision 作为基础开发出辨识系统，将东京 41 家连锁的拉面二郎的 48,000 张照片进行模型培训，大概花了一天的时间进行进阶自动训练，最后让系统分辨各家二郎拉面分店的拉面，而准确率居然高达 94.5% ，就连拉面达人都不见得有这么厉害的眼力，但却可透过人工智能、机器视觉辨别出各家的细微差异。
由于 AutoML Vision 是 Google 为了让一般使用者更容易利用人工智能的影像辨识的系统，开发者不须要有专业的机器学习技术，且只要将资料上传培训就可完成模型；根据 Kenji Doi 的说法，由于这是透过机器视觉技术，当然不可能是靠口味区别，但也不会是单纯靠碗、桌子的特色，较可能是以每一家分店切肉、放肉的方式、配料的摆盘等等因为习惯产生的小细节作为辨识基础。
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