Hablamos de un robot de cocina pero esto va mucho más allá de ese electrodoméstico que compramos con tanta ilusión y que, pasado el enamoramiento inicial, ocupa media encimera con el único objetivo de hacer purés de calabaza de vez en cuando.
Este robot de cocina desarrollado en la Universidad de Cambridge no es un electrodoméstico sino la enésima prueba de las capacidades de la inteligencia artificial. Los investigadores programaron a su chef robótico con un «libro de cocina» de ocho recetas simples de ensaladas. Después de ver un video de un humano realizando una de las recetas, el robot pudo identificar qué receta se estaba preparando y hacerla.
Los chefs robóticos han aparecido en la ciencia ficción durante décadas, pero en realidad, cocinar es un problema desafiante para un robot. Varias compañías comerciales han construido prototipos de chefs robot, aunque ninguno de ellos está actualmente disponible comercialmente, y están muy por detrás de sus homólogos humanos 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 chef robot para aprender de la misma manera incremental que los humanos, identificando los ingredientes y cómo van juntos en el plato», dijo Grzegorz Sochacki del Departamento de Ingeniería de Cambridge, el primer autor del artículo.
un robot de cocina para preparar brócoli
Los expertos idearon ocho recetas simples de ensaladas y se filmaron a sí mismos haciéndolas. Luego utilizaron una red neuronal disponible públicamente para entrenar a su chef robot. 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).
Utilizando técnicas de visión artificial, el robot analizó cada fotograma de vídeo 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 de cocina pudo determinar cuál de las recetas se estaba preparando. El robot podía inferir que si el demostrador humano sostenía un cuchillo en una mano y una zanahoria en la otra, la zanahoria se cortaría.
De los 16 videos que vio, el robot reconoció la receta correcta el 93% del tiempo, a pesar de que 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 receta nueva. El robot también reconoció correctamente la demostración de una nueva y novena ensalada, la agregó a su libro de cocina y la hizo.
Los videos utilizados para entrenar al chef robot no son como los videos de comida compartidos por algunas personas influyentes en las redes sociales, que están llenos de cortes rápidos y efectos visuales, y se mueven rápidamente de un lado a otro entre la persona que prepara la comida y el plato que están preparando. El robot tendría dificultades para identificar una zanahoria si el demostrador humano tuviera su 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 todo el vegetal.
«A medida que estos chefs robot mejoran y se vuelven más rápidos en la identificación de ingredientes en videos de comida, es posible que puedan usar sitios como YouTube para aprender una amplia gama de recetas», dijo Sochacki