Хорошее яйцо: робот-повар обучение, чтобы сделать омлет

Команда инженеров обучили робота, чтобы приготовить омлет, на всем пути от растрескивания яйца, чтобы покрывать готовое блюдо, и уточняла » кулинарное мастерство шеф-повара, чтобы обеспечивать надежную блюдо, которое на самом деле имеет приятный вкус.

Исследователи из Кембриджского университета в сотрудничестве с отечественной компанией бытовой техники Беко использовать машинное обучение, чтобы обучить робота с учетом весьма субъективных вопросах вкуса. Результаты заносятся в журнал IEEE по робототехнике и автоматизации буквы, и будет доступна в интернете в рамках Международной конференции IEEE по робототехнике и автоматизации (икра 2020).

Робот, который умеет готовить и всегда стремились авторы-фантасты, футурологи и ученые на протяжении многих десятилетий. В качестве методов искусственного интеллекта продвинулись, коммерческих компаний создали прототип робота-повара, хотя ни один из них в настоящее время в продаже, и они отстают от своих коллег в плане мастерства.

«Кулинария-это очень интересная проблема для роботехников, как человека никогда не может быть полностью объективным, когда дело доходит до еды, так как мы, как ученые оценивают, сможет ли робот проделал хорошую работу?», сказал доктор Фумия Иида из Кембриджа, инженерный факультет, который возглавлял исследование.

Обучение робота для подготовки и приготовления пищи-это сложная задача, поскольку приходится иметь дело с комплексом проблем в манипуляционного робота, компьютерное зрение, чувствительный и взаимодействию человека и робота, и производить последовательное конечного продукта.

Кроме того, вкус отличается от человека к человеку — кулинария качественных задач, в то время как роботы в целом преуспеть в количественных задач. Поскольку вкус не универсальный, универсальных решений не существует. В отличие от других проблем оптимизации, специальные инструменты должны быть разработаны для роботов для приготовления пищи.

Другие исследовательские группы обученных роботов, чтобы сделать печенье, блины и даже пиццу, но эти робот шеф-поваров не были оптимизированы для множества субъективных переменных, участвующих в приготовлении пищи.

Блюда из яиц, омлеты в частности, уже давно считается тест кулинарного мастерства. Популярная пьеса французского государства кулинарной мифологии, что каждый из ста складки в поварском колпаке представляет собой другой способ приготовления яиц, хотя точное происхождение этой поговорки неизвестно.

«Омлет-это одно из тех блюд, которые легко принять, но трудно сделать», — сказал Иида. «Мы думали, что это будет идеальный тест, чтобы улучшить способности робот-повар, и оптимизировать на вкус, текстуру, запах и внешний вид.»

В партнерстве с Beko, Иида и его коллеги обучали своих робот-повар, чтобы приготовить омлет, от растрескивания яйца через обшивки готовое блюдо. Работа выполнена на кафедре Кембриджа техники, с помощью теста кухня поставляемых Беко Plc и симфонической группы.

Техника машинного обучения, разработанная командой Иида использует статистический инструмент, называемый байесовский подход, чтобы выжать как можно больше информации из ограниченного количества выборок, которое было необходимо, чтобы избежать чрезмерного вброса человека дегустаторы с омлетом.

«Еще одной проблемой мы столкнулись, заключалась в субъективности человека чувство вкуса-это люди не очень хороши в абсолютных мерах, и, как правило, давать относительные, когда дело доходит до вкуса», — сказал Иида. «Поэтому нам нужно подправить алгоритма машинного обучения-так называемый пакетный алгоритм — так, что человека дегустаторы могли бы дать информации, основанной на сравнительных оценок, а не последовательных.»

Но как измерить робота в качестве шеф-повара? «Омлеты, в общем прекрасный вкус, намного лучше, чем ожидал!» — сказал Иида.

Результаты показывают, что учебная машина может быть использована для получения количественных результатов в области продовольственной оптимизации. Кроме того, такой подход может быть легко расширен до нескольких роботов-поваров. Дальнейшие исследования должны быть проведены, чтобы исследовать другие методы оптимизации и их жизнеспособность.

«Беко является страстным о разработке дизайна кухни будущего и верить разработки в области робототехники, такие как это будет играть решающую роль. Мы очень рады сотрудничеству с доктором Иида на эту важную тему», — сказал доктор Грэм Андерсон, руководитель проекта промышленного от Кембридж научно-технический центр Беко, или.

сделать разницу: спонсорские возможности