Не секрет, что мы не все равны, когда речь идет о навыках или склонности проводить время на кухне. Это один из ключевых факторов, стоящих за стремлением использовать новые разработки ИИ для формирования будущего домашней и коммерческой кухни. (Это и очевидная непредвиденная выгода, которую это принесет.)
Последняя разработка принадлежит техническому отделу Кембриджского университета. Исследователи научили робота-шеф-повара, запрограммированного на основе ИИ, использовать свой машинный мозг для самостоятельного приготовления салатов после обучения по обучающим видео.
<р>Наблюдая за тем, как человек медленно создает восемь разных салатов, и с помощью математических формул, помогающих машине интерпретировать визуальные подсказки, робот смог определить ингредиенты и приготовить различные салаты из своей мысленной «поваренной книги». Более того, робот мог опираться на свои знания по мере своего развития и самостоятельно придумал девятый рецепт. Однако этот оригинальный рецепт, по-видимому, представляет собой просто перестановку ингредиентов, используемых в другом салате.
«Мы хотели посмотреть, сможем ли мы научить робота-повара учиться таким же поэтапным способом, как и люди, — путем определения ингредиентов и того, как они сочетаются в блюде», — сказал Гжегож Сохацкий из инженерного факультета Кембриджа, первый автор статьи.
Рецепты ограничивались пятью ингредиентами: брокколи, морковью, яблоком, бананом и апельсином. Три рецепта представляли собой вариации салата, три вида фруктовых салатов и два овощных блюда. Можно с уверенностью сказать, что этот робот-повар не совсем готов к организации свадеб или даже свиданий. Из 16 обучающих видеороликов, просмотренных роботом, он определил правильный рецепт в 93 % случаев, несмотря на то, что распознал только 83 % демонстраций человека-повара.
К сожалению, ИИ еще недостаточно умен, чтобы понять, что с салатом друзей не завоюешь. Кембриджский университет
Конечно, возможности робота были ограничены. Помимо неспособности выполнять сложные действия, обычно требуемые от человека-повара при приготовлении пищи, его нейронная сеть, обученная на наборе данных распознавания изображений Microsoft Common Objects in Context (COCO), все еще была в зачаточном состоянии.
Тем не менее, исследователи были впечатлены тем, как робот-повар мог делать выводы о действиях из видео; если демонстрант держал нож в одной руке, а морковь в другой, робот знал, что ему нужно пропустить овощ через слайсер, например, во время его собственного приготовления.
«Нашего робота не интересуют видеоролики о еде, которые распространяются в социальных сетях — за ними просто слишком сложно следить», — сказал Сохацки. «Но по мере того, как эти роботы-повара будут все лучше и быстрее определять ингредиенты в видеороликах о еде, они смогут использовать такие сайты, как YouTube, для изучения целого ряда рецептов».
Хотя автоматизация производства продуктов питания, безусловно, не является Новая идея; он принес нам потребительские гаджеты, такие как CookingPal, а недавно и кулинарные чудовища, такие как «торт», напечатанный на 3D-принтере. Хотя машинное обучение может в какой-то момент изменить правила игры как для домашних поваров, так и для профессиональных кухонь, можно с уверенностью сказать, что пока нет линейных поваров с головой на плахе.
Этот робот «лук» добавляет новую фразу «минималистская кулинария» из Кембриджского университета. например, что два нарезанных яблока и две нарезанные моркови — это тот же рецепт, что и три нарезанных яблока и три нарезанных моркови», — добавил «Удивительно, сколько нюансов смог обнаружить робот».
Исследование было опубликовано. в журнале IEEE Access.
Хотя это не запись для прослушивания MasterChef , в этом видео вы можете увидеть Кембриджского робота-повара в действии.
Робот-шеф-повар учится воссоздавать рецепты, просматривая видеоролики о еде
