Investigadores de Cambridge entrenaron a un “chef robot” para ver y aprender videos de cocina y recrear un plato en sí, a partir de ocho sencillas recetas de ensalada.
Después de ver un video de un humano demostrando una de las recetas, el robot pudo identificar qué receta se estaba preparando y hacerla. Además, los videos ayudaron al robot a agregar gradualmente a su libro de cocina. Al final del experimento, el robot ideó una novena receta por su cuenta.
Sus resultados, publicados en la revista IEEE Access, demuestran cómo el contenido de video puede ser una fuente valiosa y rica de datos para la producción automatizada de alimentos y podría permitir una implementación más fácil y económica de chefs robot.
Los chefs robóticos aparecieron en la ciencia ficción durante décadas, pero en realidad, cocinar es un problema desafiante para un robot. Varias empresas comerciales han construido prototipos de chefs robóticos. Sin embargo, ninguno de ellos está actualmente disponible comercialmente, y están muy por detrás de sus contrapartes humanas en términos de habilidad.
Los cocineros humanos pueden aprender nuevas recetas a través de la observación, ya sea viendo a otra persona cocinar o viendo un video en YouTube. Pero programar un robot para hacer una variedad de platos es costoso y requiere mucho tiempo.
“Queríamos ver si podíamos entrenar a un robot chef para que aprendiera de la misma manera progresiva que los humanos, identificando los ingredientes y cómo se combinan en el plato”, dijo en un comunicado Grzegorz Sochacki del Departamento de Ingeniería de Cambridge, el primer autor del artículo.
Sochacki, candidato a doctorado en el laboratorio de robótica bioinspirada del profesor Fumiya Iida, y sus colegas idearon ocho sencillas recetas de ensaladas y se filmaron haciéndolas. Luego usaron una red neuronal disponible públicamente para entrenar a su robot chef. La red neuronal ya había sido programada para identificar una variedad de objetos diferentes, incluidas las frutas y verduras utilizadas en las ocho recetas de ensaladas (brócoli, zanahoria, manzana, plátano y naranja).
Usando técnicas de visión por computadora, el robot analizó cada cuadro de video y pudo identificar los diferentes objetos y características, como un cuchillo y los ingredientes. Así como los brazos, las manos y la cara del demostrador humano. Tanto las recetas como los videos se convirtieron en vectores y el robot realizó operaciones matemáticas en los vectores para determinar la similitud entre una demostración y un vector.
Al identificar correctamente los ingredientes y las acciones del chef humano, el robot podía determinar cuál de las recetas se estaba preparando. El robot podría inferir que si el demostrador humano sostenía un cuchillo en una mano y una zanahoria en la otra, la zanahoria sería cortada en pedazos.
De los 16 videos que vio, el robot reconoció la receta correcta el 93 por ciento de las veces, aunque solo detectó el 83 por ciento de las acciones del chef humano. El robot también pudo detectar que ligeras variaciones en una receta, como hacer una porción doble o un error humano normal, eran variaciones y no una nueva receta. El robot también reconoció correctamente la demostración de una novena ensalada nueva, la agregó a su libro de cocina y la preparó.
Los videos utilizados para entrenar al robot chef no son como los videos de comida hechos por algunos influencers de las redes sociales, que están llenos de cortes rápidos y efectos visuales, y van y vienen rápidamente entre la persona que prepara la comida y el plato que están preparando. Por ejemplo, el robot tendría dificultades para identificar una zanahoria si el demostrador humano tuviera la mano alrededor de ella. Para que el robot identificara la zanahoria, el demostrador humano tenía que sostener la zanahoria para que el robot pudiera ver toda la verdura.
“Nuestro robot no está interesado en el tipo de videos de comida que se vuelven virales en las redes sociales, simplemente son demasiado difíciles de seguir”, dijo Sochacki.
“Pero a medida que estos chefs robóticos identifican mejor y más rápido los ingredientes en los videos de comida, podrían usar sitios como YouTube para aprender una amplia gama de recetas”. N
(Con información de Europa Press)
