Robot đầu bếp tái tạo công thức nấu ăn sau khi xem video món ăn | Quốc gia

Bởi Alice Clifford qua SWNS

Một đầu bếp rô bốt đã thành thạo nghệ thuật tạo lại các công thức nấu ăn chỉ bằng cách xem các video về món ăn.

Robocef được lập trình với một cuốn sách dạy nấu ăn gồm tám công thức món salad đơn giản.

Sau khi xem video con người trình diễn từng công thức, rô-bốt có thể xác định công thức nào đang được chuẩn bị và thực hiện nó.

Các video cũng giúp rô-bốt bổ sung vào sổ tay nấu ăn của mình, rô-bốt sẽ tự nghĩ ra công thức thứ chín khi kết thúc thử nghiệm.

Thử nghiệm cho thấy nội dung video có thể là nguồn dữ liệu phong phú và có giá trị như thế nào để sản xuất thực phẩm tự động và có thể giúp việc triển khai các đầu bếp rô-bốt trở nên dễ dàng và rẻ hơn.

Robot đầu bếp đã xuất hiện trong khoa học viễn tưởng trong nhiều thập kỷ, nhưng trên thực tế, nấu ăn là một vấn đề đầy thách thức đối với robot.

Một số công ty thương mại đã chế tạo các robot đầu bếp nguyên mẫu, nhưng không có robot nào trong số này hiện có sẵn trên thị trường và chúng kém xa so với con người về mặt kỹ năng.

Đầu bếp con người có thể học các công thức nấu ăn mới thông qua quan sát nhưng việc lập trình một robot để chế biến nhiều món ăn rất tốn kém và mất thời gian.

Tác giả nghiên cứu Grzegorz Sochacki, ứng cử viên tiến sĩ từ Khoa Kỹ thuật của Đại học Cambridge, cho biết: “Chúng tôi muốn xem liệu chúng tôi có thể huấn luyện một đầu bếp robot học theo cách gia tăng tương tự như con người hay không – bằng cách xác định các thành phần và cách chúng hoạt động. cùng nhau trong món ăn.

Nhóm đã sử dụng một mạng lưới thần kinh có sẵn công khai để đào tạo đầu bếp robot của họ.







pexels-kindel-media-9028872


Mạng lưới thần kinh đã được lập trình để xác định một loạt các đối tượng khác nhau, bao gồm cả trái cây và rau quả được sử dụng trong tám công thức salad.

Đó là bông cải xanh, cà rốt, táo, chuối và cam.


19 tổng chưởng lý muốn quy tắc khí thải của California đối với xe tải bị đảo ngược

Sử dụng các kỹ thuật thị giác máy tính, robot đã phân tích từng khung hình của video.

Nó có thể xác định các đồ vật và đặc điểm khác nhau, chẳng hạn như con dao và nguyên liệu, cũng như cánh tay, bàn tay và khuôn mặt của người biểu tình.

Cả công thức nấu ăn và video đều được chuyển đổi thành vectơ và rô bốt đã thực hiện các phép toán trên vectơ để tìm ra điểm giống nhau giữa phần trình diễn và vectơ.

Bằng cách xác định chính xác các thành phần và hành động của đầu bếp con người, robot có thể tìm ra công thức nấu ăn nào đang được chuẩn bị.

Trong số 16 video mà nó đã xem, robot đã nhận ra công thức đúng 93% thời gian, mặc dù nó chỉ phát hiện được 83% hành động của đầu bếp con người.

Robot cũng có thể phát hiện các biến thể nhỏ trong một công thức, chẳng hạn như tạo ra một phần gấp đôi hoặc lỗi thông thường của con người.

Robot cũng nhận dạng chính xác phần trình diễn của món salad mới, thứ chín, và thêm nó vào sổ tay nấu ăn của nó và thực hiện nó.

Sochacki cho biết: “Thật ngạc nhiên là robot có thể phát hiện được bao nhiêu sắc thái.

“Những công thức nấu ăn này không phức tạp – về cơ bản chúng là trái cây và rau củ được cắt nhỏ, nhưng nó thực sự hiệu quả trong việc nhận ra, chẳng hạn như hai quả táo cắt nhỏ và hai củ cà rốt cắt nhỏ cũng giống như công thức của ba quả táo cắt nhỏ và ba củ cà rốt cắt nhỏ.”

Các video rất rõ ràng, với người biểu diễn cầm từng loại rau để đảm bảo rằng robot có thể nhìn rõ từng thành phần.

Sochacki nói thêm: “Robot của chúng tôi không hứng thú với các loại video về đồ ăn lan truyền trên mạng xã hội – đơn giản là chúng quá khó để theo dõi.

“Nhưng khi các đầu bếp rô-bốt này ngày càng giỏi hơn trong việc xác định nguyên liệu trong các video về món ăn, họ có thể sử dụng các trang web như YouTube để tìm hiểu toàn bộ các công thức nấu ăn.”

Nghiên cứu được công bố trên tạp chí IEEE Access.


Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Previous post Doanh nghiệp gia đình Biden cần cố vấn đặc biệt của riêng mình
Next post HSBC đóng cửa mảng kinh doanh ngân hàng cá nhân và tài sản ᴏ̛̉ New Zealand