Un robot chef es capaz de cocinar tan solo con ver videos de cocina. Investigadores de la Universidad de Cambridge, del Reino Unido, pudieron entrenarlo con un ‘libro de cocina’ de ocho sencillas recetas de ensaladas. Así funciona.
La universidad explica que al terminar de agregar toda la información, el robot generó una novena receta por su cuenta. Los resultados que fueron publicado en la revista científica IEEE Access, demuestran cómo el contenido de video puede ser una fuente valiosa y rica de datos para la producción automatizada de alimentos, la cual podría permitir una implementación más fácil y económica de chefs robot.
De acuerdo con investigadores, 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.
Grzegorz Sochacki del Departamento de Ingeniería de Cambridge, aseguró que lo que querían probar era si eran capaces de 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”.
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Los científicos del laboratorio de robótica bioinspirada, que entrenaron el robot, explicaron que 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.
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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% de las veces, aunque solo detectó el 83% 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.
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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.
Estos fueron grabados de una manera diferentes ya que, sino se hubiera hecho así, el robot tendría dificultades para identificar una zanahoria si el demostrador humano tuviera la mano alrededor de ella; para que el robot identificará la zanahoria, el demostrador humano tenía que sostener la zanahoria para que el robot pudiera ver toda la verdura.
Imagen: piranka
