
Робота-повара научили воссоздавать блюда после просмотра кулинарных видеороликов
Исследователи обучили роботизированного «шеф-повара» смотреть кулинарные видеоролики и учиться по ним, а также воссоздавать само блюдо. Изобретатели из Кембриджского университета заложили в робота-повара «кулинарную книгу» из восьми простых салатов. После просмотра видео, на котором человек показал один из рецептов, робот смог определить, какой именно салат готовят, и повторить его «собственноручно». Научную статью о достижении озаглавили «Распознавание намерений шеф-повара-человека для постепенного изучения кулинарной книги роботизированным шеф-поваром по приготовлению салатов».
Кроме того, видеоролики помогли роботу постепенно пополнять свою кулинарную книгу. В конце эксперимента робот самостоятельно придумал девятый рецепт. Итак, видеоконтент может стать ценным и богатым источником данных для автоматизированного производства продуктов питания, чтобы упростить и удешевить внедрение робототехники на кухнях.
Роботов-поваров десятилетиями пописывали в научной фантастике, но на самом деле приготовление пищи — сложная задача для машины. Несколько коммерческих компаний уже создали робоповаров, но они значительно отстают от людей с точки зрения мастерства. Люди могут изучать новые рецепты, просто посмотрев, как работает другой, или видео про это на YouTube. Но программирование робота для приготовления различных блюд — это дорого и отнимает много времени.
— Гжегож Сохацкий из инженерного факультета Кембриджа, первый автор статьи.
Сохацкий, кандидат наук в лаборатории биоинженерной робототехники профессора Фумии Ииды, и его коллеги придумали восемь простых рецептов салатов и засняли на видео, как они их готовят. Затем использовали общедоступную нейронную сеть для обучения робота. Нейронная сеть уже была обучена узнавать различные объекты, включая фрукты и овощи: брокколи, морковь, яблоко, банан и апельсин.
Используя компьютерное зрение, робот проанализировал каждый кадр видео и смог опознать различные объекты и особенности: нож, ингредиенты, руки и лицо своего учителя. И рецепты, и видеоролики преобразовали в векторы, и робот выполнил математические операции, чтобы определить сходство между демонстрацией и вектором.

Правильно определяя ингредиенты и действия человека, робот мог понять, какой из рецептов шёл в дело. Если бы демонстратор держал нож в одной руке, а морковь — в другой, то происходила резка овоща, делала свой вывод машина.
Из 16 просмотренных видеороликов робот распознал правильный рецепт в 93% случаев, хотя понимал только 83% действий человека. Робот также смог обнаружить, что небольшие изменения в рецепте — двойная порция или обычная человеческая ошибка — это вариации одного процесса, а не новый рецепт. Робот также правильно распознал демонстрацию нового, девятого по счёту салата, а затем добавил его в свою кулинарную книгу и приготовил.
Сохацкий считает удивительным то, сколько нюансов робот смог обнаружить. Да, эти были простенькие рецепты, всего лишь нарезанные фрукты и овощи. Но эффективность машины состоит в том, что она поняла: два нарезанных яблока и две нарезанные моркови — это тот же рецепт, что и три нарезанных яблока и три нарезанные моркови.
Видеоролики, используемые для обучения робота-повара, не похожи на сюжеты о еде, сделанные блогерами в соцсетях, эффектные и резвые. Например, роботу было бы трудно распознать морковь, если бы её сжимали в руке. Чтобы робот идентифицировал морковку, человек-демонстратор должен был показать овощ целиком. Но поскольку роботы-повара всё лучше и всё быстрее определяют ингредиенты в видео о еде, они уже могут использовать YouTube для изучения целого ряда рецептов, добавил Сохацкий.
Кроме того, видеоролики помогли роботу постепенно пополнять свою кулинарную книгу. В конце эксперимента робот самостоятельно придумал девятый рецепт. Итак, видеоконтент может стать ценным и богатым источником данных для автоматизированного производства продуктов питания, чтобы упростить и удешевить внедрение робототехники на кухнях.
Роботов-поваров десятилетиями пописывали в научной фантастике, но на самом деле приготовление пищи — сложная задача для машины. Несколько коммерческих компаний уже создали робоповаров, но они значительно отстают от людей с точки зрения мастерства. Люди могут изучать новые рецепты, просто посмотрев, как работает другой, или видео про это на YouTube. Но программирование робота для приготовления различных блюд — это дорого и отнимает много времени.
Мы хотели посмотреть, сможем ли мы обучить робота-повара тому же поэтапному способу, как у людей: опознавать ингредиенты и их сочетания в блюде
— Гжегож Сохацкий из инженерного факультета Кембриджа, первый автор статьи.
Сохацкий, кандидат наук в лаборатории биоинженерной робототехники профессора Фумии Ииды, и его коллеги придумали восемь простых рецептов салатов и засняли на видео, как они их готовят. Затем использовали общедоступную нейронную сеть для обучения робота. Нейронная сеть уже была обучена узнавать различные объекты, включая фрукты и овощи: брокколи, морковь, яблоко, банан и апельсин.
Используя компьютерное зрение, робот проанализировал каждый кадр видео и смог опознать различные объекты и особенности: нож, ингредиенты, руки и лицо своего учителя. И рецепты, и видеоролики преобразовали в векторы, и робот выполнил математические операции, чтобы определить сходство между демонстрацией и вектором.

Правильно определяя ингредиенты и действия человека, робот мог понять, какой из рецептов шёл в дело. Если бы демонстратор держал нож в одной руке, а морковь — в другой, то происходила резка овоща, делала свой вывод машина.
Из 16 просмотренных видеороликов робот распознал правильный рецепт в 93% случаев, хотя понимал только 83% действий человека. Робот также смог обнаружить, что небольшие изменения в рецепте — двойная порция или обычная человеческая ошибка — это вариации одного процесса, а не новый рецепт. Робот также правильно распознал демонстрацию нового, девятого по счёту салата, а затем добавил его в свою кулинарную книгу и приготовил.
Сохацкий считает удивительным то, сколько нюансов робот смог обнаружить. Да, эти были простенькие рецепты, всего лишь нарезанные фрукты и овощи. Но эффективность машины состоит в том, что она поняла: два нарезанных яблока и две нарезанные моркови — это тот же рецепт, что и три нарезанных яблока и три нарезанные моркови.
Видеоролики, используемые для обучения робота-повара, не похожи на сюжеты о еде, сделанные блогерами в соцсетях, эффектные и резвые. Например, роботу было бы трудно распознать морковь, если бы её сжимали в руке. Чтобы робот идентифицировал морковку, человек-демонстратор должен был показать овощ целиком. Но поскольку роботы-повара всё лучше и всё быстрее определяют ингредиенты в видео о еде, они уже могут использовать YouTube для изучения целого ряда рецептов, добавил Сохацкий.
- Дмитрий Ладыгин
- eurekalert.org; ieeexplore.ieee.org
Наши новостные каналы
Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.
Рекомендуем для вас

Библейское чудо с переходом сквозь море оказалось на 100% вероятным
Океанограф Карл Дрюс доказал, что чудо и формулы уживаются в одной истории....

Лицом в землю, кинжал в спине, ноги отсечены…
Две тайны 5000-летнего форта Кортихо-Лобато...

«Невидимый» город переписывает всю историю Римской империи
Порт, крытый театр на 1500 человек, множество зданий — про это вам точно не рассказывали в школе....

Ученые выяснили, что мегалодон был еще больше и длиннее, чем считалось
Но забудьте о прежнем портрете этого ужасного хищника, ведь он выглядел совсем по-другому....

В Китае откопали 2200-летнюю принцессу с ядовитыми зубами
Уникальный случай для археологии....

Кровь и глина: доказано существование библейского царя, погибшего в битве при Армагеддоне
Что нашли археологи в забытой Зоне X?...

Шаттер-конусы и секрет Пилбары: кто ударил по Земле 3,5 миллиарда лет назад?
Австралийские ученые считают, что удары астероидов запустили образование материков и континентов на планете....

«Молния» в бутылке: ученые создали импульс, который мощнее всей энергии на планете
Почему этот эксперимент важнее, чем полет на Марс, и как он изменит вашу жизнь через 10 лет....

От таблеток к биопринтерам: наука смогла решить одну из главных мужских проблем
Импланты превратили кабанов и кроликов в супермачо. Скоро очередь людей?...

Им 1,5 миллиона лет: костяные орудия подняли новые вопросы о предках человека
Речь идёт о систематическом изготовлении....

Программисту грозит 10 лет за код, активированный после его увольнения
Разработчика судят за программу типа «рубильник»....

Даже одна ночь без сна «взрывает» иммунную систему
Кувейтские ученые рассказали: почему недосып опаснее фастфуда, а ваши клетки объявляют вам же войну....

Сокровища кельтов: разгадана древняя тайна 70 000 монет и золотых обручей
Особый клад нашли на особом острове....

Смотрим на упаковки: из-за рака у крыс в мире начали запрещать пищевой краситель
E127 объявили нелегальным в США, но во многих продуктах он всё ещё есть и будет....

Названы 36 компаний, которые виновны в 50% всех выбросов в атмосферу
Среди них есть и российские, но дьявол, как всегда, скрывается в деталях....

«Их осталось трое»: NASA отключает еще один научный прибор на «Вояджере-2»
Что это означает для самого долговечного космического аппарата в истории?...