Дата публикации: 03 июня 2020 г.

В Кембриджском университете робота-повара научили делать роскошный омлет

Команда инженеров разработала робота, который может самостоятельно приготовить омлет, при этом может усовершенствовать кулинарные навыки шеф-повара и определять вкус блюда.

Исследователи из Кембриджского университета (University of Cambridge) в сотрудничестве с компанией по производству бытовой техники Beko использовали машинное обучение для обучения робота учету весьма субъективных вопросов вкуса. Статья об исследовании опубликована в журнале IEEE Robotics и автоматизации Letters.

Робот, который умеет готовить, на протяжении десятилетий был целью ученых-футуристов и ученых. По мере развития методов искусственного интеллекта коммерческие компании создали прототип роботов-шеф-поваров, хотя в настоящее время ни один из них не является коммерчески доступным, и по уровню квалификации они значительно отстают от своих коллег-людей.

«Приготовление пищи - это действительно интересная проблема для робототехников, поскольку люди никогда не могут быть абсолютно объективными, когда речь заходит о еде, так как же мы, ученые, оцениваем, хорошо ли робот сделал свою работу?» - сказал д-р Фумия Иида (Fumiya Iida) из инженерного отдела Кембриджа (Cambridge’s Department of Engineering), который руководил исследованиями.

Обучение робота приготовлению пищи является сложной задачей, поскольку оно должно решать сложные проблемы, связанные с манипуляциями роботом, компьютерным зрением, зондированием и взаимодействием человека и робота, а также создавать согласованный конечный продукт.

Кроме того, вкус отличается от человека к человеку и приготовление пищи является качественной задачей, в то время как роботы, как правило, преуспевают в количественных задачах. Поскольку вкус не универсален, универсальных решений не существует. В отличие от других задач оптимизации роботов для приготовления пищи необходимо разработать специальные инструменты.

 «Омлет - одно из тех блюд, которые легко приготовить, но трудно приготовить хорошо», - сказал Иида. «Мы подумали, что это будет идеальный тест для улучшения возможностей робота-шеф-повара и оптимизации вкуса, текстуры, запаха и внешнего вида».

Техника машинного обучения, разработанная командой Ииды, использует статистический инструмент, называемый байесовским умозаключением, чтобы выжать как можно больше информации из ограниченного количества выборок данных, что было необходимо, чтобы избежать переедания омлетами людей-дегустаторов.

Как робот стал шеф-поваром? «Омлет, в общем, имел прекрасный вкус. Намного лучше, чем ожидалось!» - сказал Иида.

Результаты показывают, что машинное обучение может быть использовано для получения количественных улучшений в оптимизации продуктов питания. Кроме того, такой подход может быть легко распространен на нескольких роботизированных поваров. Дальнейшие исследования должны быть проведены, чтобы исследовать другие методы оптимизации и их жизнеспособность.

Источник: cam.ac.uk

Гасанбекова Л. А. Оценка эффективности финансово-хозяйственной деятельности государственных унитарных предприятий Практическое пособие / Л. А. Гасанбекова, В. И. Никитина, Б. В. Сошников; под общ. науч. ред. канд. экон. наук О. А. Коробко. – М.: ФГБНУ «Аналитический центр» Минобрнауки России, 2019. – 49 с. (ISBN 978-5-904670-54-2). Доступна электронная версия печатного издания.

Вопросы контроля хозяйственной деятельности и финансового аудита, национальной безопасности, системного анализа и управления Сборник материалов III Всеросс. науч.-практ. конф., г. Москва, 29 декабря 2017. – М.: ФГБНУ «Аналитический центр» Минобрнауки России, 2018. – 200 с. (ISBN 978-5-904670-53-5). Доступна электронная версия печатного издания.

открыть полный список изданий Центра →