Un Cocinero Robótico Aprende a Recrear Recetas Mirando Vídeos de Comida
Los científicos han entrenado a un chef robótico para que vea y aprenda de los vídeos de cocina y recree la receta.
Los investigadores de la Universidad de Cambridge programaron su robot chef con un “libro de cocina” de ocho recetas básicas de ensalada. Tras ver un vídeo de un humano mostrando una de las recetas, el robot chef podía reconocer qué receta se estaba preparando y cómo hacerla.
Con los vídeos, además, el robot podía ir ampliando su recetario. Al término del experimento, el robot elaboró por sí solo una novena receta. Sus resultados, publicados en la revista IEEE Access, demuestran que el contenido de vídeo puede ser una fuente de datos importante y rica para la producción automatizada de alimentos y podría permitir un despliegue más manejable y barato de los robots cocineros.
Aunque los robots cocineros forman parte de la ciencia ficción desde hace décadas, cocinar es todo un reto para un robot. Varias empresas comerciales han desarrollado prototipos de robots cocineros, aunque en la actualidad no se comercializan y tienen que ponerse a la altura de sus equivalentes humanos en cuanto a destreza.
Los humanos suelen aprender nuevas recetas por observación, ya sea viendo cocinar a otra persona o viendo un vídeo en YouTube, pero programar un robot para que elabore diversos platos es costoso y agotador.
Como Entrenar A Un Chef Robótico
Según Grzegorz Sochacki, del Departamento de Ingeniería de Cambridge y primer autor del artículo, querían ver si podían entrenar a un robot cocinero para que adquiriera el mismo aprendizaje gradual que los humanos: identificando los ingredientes y cómo interactúan en el plato.
Sochacki, doctorando del Laboratorio de Robótica Bioinspirada del profesor Fumiya Iida, y sus colegas idearon ocho sencillas recetas de ensalada y se grabaron haciéndolas.
Después utilizaron una red neuronal de acceso público para enseñar a su chef robótico. La red neuronal ya había sido programada para determinar varios objetos, incluidas las verduras y frutas utilizadas en las ocho recetas de ensalada (brécol, zanahoria, manzana, plátano y naranja).
Mediante técnicas de visión por ordenador, el robot evaluó cada fotograma de vídeo. Podía reconocer diferentes objetos y características, como un cuchillo y los ingredientes, así como los brazos, las manos y la cara del manifestante humano. Las recetas y los vídeos se transformaron en vectores, y el robot realizó operaciones matemáticas con los vectores para identificar la similitud entre una demostración y un vector.
Identificando correctamente los ingredientes y las acciones del chef humano, el robot puede determinar qué recetas se están preparando. El robot podría deducir que si el demostrador humano sostuviera un cuchillo en una mano y una zanahoria en la otra, la zanahoria seguramente se cortaría en rodajas.
Aprendizaje Automático En Funcionamiento
De los 16 vídeos que visualizó, el chef robótico reconoció la receta correcta el 93% de las veces, aunque sólo detectó el 83% de las acciones del chef humano. Además, el robot fue capaz de detectar que las pequeñas variantes de una receta, como hacer una ración doble o un error humano normal, eran variaciones y no recetas nuevas. Asimismo, el robot reconoció con éxito la demostración de una novena ensalada nueva, la añadió a su libro de recetas y la preparó.
En palabras de Sochacki, el robot es capaz de detectar una cantidad increíble de matices. Las recetas son sencillas: son verduras y frutas troceadas. Sin embargo, fue realmente eficaz a la hora de reconocer, por ejemplo, que dos manzanas troceadas y dos zanahorias troceadas son la misma receta que tres manzanas troceadas y tres zanahorias troceadas.
Los vídeos utilizados para instruir al chef robótico son diferentes de los vídeos sobre comida realizados por algunos influencers de las redes sociales, que están llenos de cortes rápidos y efectos visuales, y avanzan y retroceden rápidamente entre el individuo que prepara la comida y la comida que está preparando.
Por ejemplo, al robot le costaría identificar una zanahoria si el demostrador humano la rodeara con la mano: para que el robot reconociera la zanahoria, el demostrador humano tenía que levantarla para asegurarse de que el robot pudiera verla entera.
Carrera Contra El Tempo
En opinión de Sochacki, su robot no se deja atrapar por el tipo de vídeos gastronómicos que se hacen virales en las redes sociales: son difíciles de seguir. Sin embargo, a medida que estos cocineros mejoren y sean más rápidos identificando ingredientes en los vídeos de comida, podrían ser también capaces de utilizar sitios como YouTube para descubrir toda una serie de recetas.
El proyecto ha sido financiado en parte por Beko plc y el Consejo de Investigación en Ingeniería y Ciencias Físicas (EPSRC), que forma parte del programa de Investigación e Innovación del Reino Unido (UKRI).
