Roboti su postali transformišuća sila u različitim industrijama. Nekada vezani isključivo za laboratoriji, sada su spremni da odigraju ključnu ulogu u budućnosti. Njihova sposobnost da obavljaju širok spektar zadataka sa velikom preciznošću i efikasnošću iz korena menja oblasti kao što su medicina, proizvodnja, obrazovanje, pa čak i sport kao što je fudbal. Jednog dana ćete možda čak ići na psihoterapiju kod robota umesto kod terapeuta.
Dok su roboti postigli značajan napredak u mnogim oblastima, savladavanje veštine kuvanja predstavljalo je složen izazov. Međutim, kontinuirani napredak nagoveštava da će roboti uskoro uspeti da usvoje i ovu veštinu karakterističnu za ljude.
Robot-kuvar
Istraživači sa Univerziteta u Kembridžu obučili su robota-kuvara da imitira kulinarske recepte tako što će samo gledati video snimke o kuvanju. Ovo izvanredno dostignuće pokazuje potencijal robota da nauče i replikuju složene kulinarske tehnike.
Putem naprednih algoritama za mašinsko učenje, robot-kuvar analizira vizuelne i auditivne informacije date u video zapisima o kuvanju. Zatim beleži različite korake, sastojke i metode kuvanja koje se koriste. Posmatrajući ove demonstracije, robot može naučiti da oponaša ljudske kulinarske veštine i da tačno replikuje recepte.
Trenutne mogućnosti robotskog kuvara su još uvek u ranoj fazi razvoja. Ipak, ovaj proboj otvara svet mogućnosti ne samo za automatizaciju već i za poboljšanje kulinarskog iskustva. Roboti bi mogli da budu od pomoći u komercijalnim kuhinjama, domovima ili čak restoranima, obezbeđujući dosledan kvalitet, preciznost i efikasnost u pripremi hrane.
Takva integracija robota u kulinarstvo može pomoći u rešavanju izazova kao što su nedostatak radne snage, bezbednost hrane i zadaci koji se ponavljaju. Ovo će dalje omogućiti ljudskim kuvarima da se usredsrede na kreativnost i inovacije.
Usvajanje kulinarskih veština
U ovoj eksperimentalnoj studiji, robot je posebno programiran da replikuje kolekciju od osam jednostavnih recepata za salatu. Da bi olakšali proces učenja, istraživači su snimili sebe kako pripremaju salate po ovim receptima. To je obezbedilo vizuelni materijal za obuku robota.
Početni korak podrazumevao je robota koji gleda video u kome je ljudski kuvar priprema hranu po jednom od recepata. Tokom ovog procesa obuke, robot je naučio da prepozna po kom se tačno receptu priprema i da ga replikuje.
Zanimljivo je da video snimci nisu poslužili samo kao resurs za obuku, već su omogućili robotu da stvori sopstveni kuvar. Koristeći znanje dobijeno iz podataka, robot je uspeo da samostalno razvije novi recept.
Grzegorz Sochacki sa Univerziteta u Kembridžu istakao je cilj eksperimenta u zvaničnom saopštenju za medije. „Želeli smo da vidimo da li možemo da obučimo robotskog kuvara da uči na isti postepeni način kao i ljudi – prepoznavanjem sastojaka i kako se oni kombinuju u jelu.” izjavio je Sochacki.
Korišćenje neuronskih mreža za obuku robota
Tim istraživača je koristio javno dostupne algoritme neuronskih mreža kako bi obučio robota-kuvara da prepozna recepte. Ovaj pristup je omogućio robotu da identifikuje različite objekte, uključujući različito voće i povrće koje se obično koristi u receptima.
Zanimljivo je da je robot kuvar pokazao da može prepoznati ne samo namirnice, već i dodatne predmete kao što su nož, ruke, šake i lice demonstranata. Nakon što je analizirao ukupno 16 video snimaka sa instrukcijama, robot je naučio da prepoznaje recepte sa impresivnom tačnošću od 93%.
Grzegorz Sochacki je izrazio koliko je zadivljen sposobnostima robota da prepozna detalje. „Neverovatno je koliko detalja je robot mogao da prepozna. Ovi recepti nisu složeni – u osnovi se radi o iseckanom voću i povrću, ali robot je bio veoma efikasan u prepoznavanju, na primer, da su dve iseckana jabuke i dve iseckane šargarepe isti recept kao tri iseckane jabuke i tri iseckane šargarepe.”
Ovaj eksperiment ističe od kolikog je značaja video sadržaj kao izvor podataka za obuku robota za automatizaciju pripremanja hrane. U budućnosti, roboti bi mogli da sarađuju sa ljudskim kuvarima u različitim ugostiteljskim okruženjima kako bi unapredili procese proizvodnje hrane.
Rezultati ovog istraživanja objavljeni su u časopisu IEEE Access, pružajući dragocene uvide za napredak robotike.
