«Поварята» в деле: система из роботов MOSAIC помогла на кухне человеку

Исследователи из Корнельского университета, штат Нью-Йорк, сконструировали и испытали MOSAIC — это сокращение от «Модульная система для вспомогательного и интерактивного приготовления пищи». Изобретение описали как систему, так как оно координирует работу двух роботов, обученных управляться с предметами быта. Комплекс из «поварят» выполняет домашние задачи в тесном взаимодействие с человеком. При этом пользователь отдавал «подручным» команды естественным языком.

Систему назвали модульной, так как она состоит из различных частей, которые решают различные аспекты поставленной задачи.

Компоненты системы:

• интерактивный планировщик задач;
• средства идентификации объектов и планирования движений роботов;
• компьютерная модель, предназначенная для прогнозирования движений людей.

Изобретатели оценили производительность системы в ходе 60 тестов двух манипуляторов: мобильного Stretch Robot RE1 и настольного Franka Emilka Research 3. Во время испытаний оба устройства непосредственно сотрудничали с пользователем-человеком. Совместно они приготовили блюда по шести несложным рецептов, включая два разных салата, три вида супа и сэндвич с тунцом.

Кроме того, исследователи дотошно проверили модули по отдельности. Опыты включали 180 попыток зрительно-моторного выбора, 60 заданий по прогнозированию человеческих движений и 46 онлайн-оценок запланированных задач. Так удалось доказать, что MOSAIC способна относительно эффективно сотрудничать с людьми.

Запустив «Мозаику» бок о бок с реальным человеком, удалось выполнить 41 из 60 совместных поварских опытов, то есть 68,3%. То есть в интерактивных кулинарных экспериментах под наблюдением исследователей система MOSAIC вполне эффективно участвовала в приготовлении блюд по двум третям рецептов. При воплощении упомянутых шести рецептов общий показатель выполнения отдельных промежуточных задач составил 91,6%.

В будущем изобретатели намерены улучшить ряд базовых компонентов роботизированного «поварёнка», чтобы повысить производительность. Например, выяснилось, что система наверняка хорошо справляется с простенькими промежуточными задачами: захватывать и перемещать предметы. Что касается более сложных задач и не в одной, а в разных кухнях, то понадобятся дальнейшие исследования.