Robot «chef» aprende a recrear recetas de comida al observar videos de cocina

¿Comerías un plato de comida preparado por un robot?

Investigadores de la Universidad de Cambridge programaron a su chef robótico con un «libro de cocina» de ocho sencillas recetas de ensaladas. Después de ver un video de un humano demostrando una de las recetas, el robot pudo identificar qué receta se estaba preparando y hacerla.

Además, los videos ayudaron al robot a complementar gradualmente a su libro de cocina, al punto que al final del experimento fue capaz de idear una novena receta por su cuenta.

Los resultados, publicados en la revista IEEE Access, demuestran cómo el contenido de video puede ser una fuente valiosa y rica de datos para la producción automatizada de alimentos y podría permitir una implementación más fácil y económica de chefs robot.

Utensilios e ingredientes

Los chefs robóticos han aparecido en la ciencia ficción durante décadas, pero en realidad, cocinar es un problema desafiante para una máquina. Varias empresas comerciales han construido prototipos, aunque ninguno de ellos está actualmente disponible comercialmente, y están muy por detrás de sus contrapartes humanas 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 robot chef para que aprendiera de la misma manera progresiva que los humanos, identificando los ingredientes y cómo se combinan en el plato», dijo Grzegorz Sochacki del Departamento de Ingeniería de Cambridge y primer autor del artículo.

El equipo de Sochacki ideó las recetas de ensaladas y se filmaron haciéndolas. Luego usaron una red neuronal disponible públicamente para entrenar a su robot chef. 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)—.

Usando técnicas de visión por computadora, el robot analizó cada cuadro de video 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 pudo determinar cuál de las recetas se estaba preparando. El robot podría inferir que si el demostrador humano sostenía un cuchillo en una mano y una zanahoria en la otra, la zanahoria sería cortada en pedazos.

De los 16 videos que vio, el robot reconoció la receta correcta el 93 % de las veces, aunque solo detectó el 83 % de las acciones del chef humano. Asimismo, el robot pudo detectar que ligeras variaciones en una receta —como hacer una porción doble o un error humano normal— eran variaciones y no una nueva receta. También reconoció correctamente la demostración de una novena ensalada nueva, la agregó a su libro de cocina y la preparó.

Aún no listo para ser influencer

«Es sorprendente la cantidad de matices que el robot pudo detectar», admitió Sochacki. «Estas recetas no son complejas, son esencialmente frutas y verduras picadas, pero fue muy eficaz para reconocer, por ejemplo, que dos manzanas picadas y dos zanahorias picadas es la misma receta que tres manzanas picadas y tres zanahorias picadas».

Los videos utilizados para entrenar al robot chef no son como los videos de comida hechos por algunos influencers de las redes sociales, que están llenos de cortes rápidos y efectos visuales, y van y vienen rápidamente entre la persona que prepara la comida y el plato que están preparando. Por ejemplo, el robot tendría dificultades para identificar una zanahoria si el demostrador humano tuviera la 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 toda la verdura.

«Nuestro robot no está interesado en el tipo de videos de comida que se vuelven virales en las redes sociales, simplemente son demasiado difíciles de seguir», explicó Sochacki. «Pero a medida que estos chefs robóticos identifican mejor y más rápido los ingredientes en los videos de comida, podrían usar sitios como YouTube para aprender una amplia gama de recetas».

Fuente: Cambridge. Edición: MP.