Een team van ingenieurs heeft een robot getraind om een omelet te bereiden. Het ging om alle stappen van het kraken van de eieren tot het plateren van het afgewerkte gerecht, en verfijnde de culinaire vaardigheden van de ‘chef’ om een gerecht te produceren dat echt goed smaakt.
De onderzoekers, van de Universiteit van Cambridge in samenwerking met het huishoudelijke apparatenbedrijf Beko, gebruikten machine learning om de robot te trainen om rekening te houden met zeer subjectieve smaakkwesties. De resultaten worden gerapporteerd in het tijdschrift IEEE Robotics and Automation Letters en zullen online beschikbaar zijn als onderdeel van de virtuele IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2020).
Een robot die kan koken is al decennia lang een streven van scifi-auteurs, futuristen en wetenschappers. Aangezien kunstmatige intelligentie-technieken geavanceerd zijn, hebben commerciële bedrijven prototype robotchefs gebouwd, hoewel geen van deze momenteel commercieel beschikbaar is, en ze ver achter blijven van hun menselijke tegenhangers in termen van vaardigheid.
Eiergerechten, met name omeletten, worden al lang beschouwd als een test van culinaire vaardigheid. Een populair stukje Franse culinaire mythologie stelt dat elk van de honderd plooien in een koksmuts een andere manier is om een ei te koken, hoewel de exacte oorsprong van dit gezegde niet bekend is. Een omelet is zo’n gerecht dat makkelijk te maken is, maar moeilijk goed te maken.
De machine learning-techniek die door het team van Iida is ontwikkeld, maakt gebruik van een statistische tool, genaamd Bayesian Inference, om zoveel mogelijk informatie uit de beperkte hoeveelheid gegevensmonsters te persen, die nodig was om te voorkomen dat de menselijke proevers te vol werden gevuld met omeletten.
Maar hoe presteerde de robot als chef? De omeletten waren over het algemeen heerlijk – veel beter dan verwacht!.
De resultaten laten zien dat machine learning kan worden gebruikt om meetbare verbeteringen in voedseloptimalisatie te verkrijgen. Bovendien kan een dergelijke aanpak gemakkelijk worden uitgebreid tot meerdere robotchefs. Verdere studies moeten worden uitgevoerd om andere optimalisatietechnieken en hun levensvatbaarheid te onderzoeken.
Verhaalbron: Materiaal van University of Cambridge . Het originele verhaal is in licentie gegeven onder een Creative Commons-licentie. Opmerking: inhoud bewerkt voor stijl en lengte.