I ricercatori, dell’Università di Cambridge in collaborazione con l’azienda di elettrodomestici Beko, hanno utilizzato l’apprendimento automatico per addestrare il robot a tenere conto di questioni di gusto altamente soggettive. I risultati sono riportati sulla rivista Lettere di robotica e automazione IEEEe sarà disponibile online come parte della conferenza virtuale IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2020).

Un robot in grado di cucinare è da decenni l’aspirazione di autori di fantascienza, futuristi e scienziati. Con l’avanzare delle tecniche di intelligenza artificiale, le aziende commerciali hanno costruito prototipi di robot chef, anche se nessuno di questi è attualmente disponibile in commercio, e sono molto indietro rispetto alle loro controparti umane in termini di abilità.

"Cucinare è un problema davvero interessante per gli esperti di robotica, poiché gli esseri umani non possono mai essere totalmente obiettivi quando si tratta di cibo, quindi come possiamo noi scienziati valutare se il robot ha fatto un buon lavoro?" ha detto la dottoressa Fumiya Iida del Dipartimento di Ingegneria di Cambridge, che ha guidato la ricerca.

Insegnare a un robot a preparare e cucinare il cibo è un compito impegnativo, poiché deve affrontare problemi complessi di manipolazione dei robot, visione artificiale, rilevamento e interazione uomo-robot e produrre un prodotto finale coerente.

Inoltre, i gusti differiscono da persona a persona: cucinare è un compito qualitativo, mentre i robot generalmente eccellono in compiti quantitativi. Poiché il gusto non è universale, non esistono soluzioni universali. A differenza di altri problemi di ottimizzazione, è necessario sviluppare strumenti speciali affinché i robot possano preparare il cibo.

Altri gruppi di ricerca hanno addestrato robot a preparare biscotti, pancake e persino pizza, ma questi robot chef non sono stati ottimizzati per le numerose variabili soggettive coinvolte nella cottura.

I piatti a base di uova, in particolare le frittate, sono stati a lungo considerati una prova di abilità culinaria. Un pezzo popolare della mitologia culinaria francese afferma che ciascuna delle cento pieghe del cappello da chef rappresenta un modo diverso di cucinare un uovo, sebbene l’origine esatta di questo adagio sia sconosciuta.

"Una frittata è uno di quei piatti facili da preparare, ma difficili da preparare bene", ha detto Iida. "Abbiamo pensato che sarebbe stato un test ideale per migliorare le capacità di un robot chef e ottimizzarne il gusto, la consistenza, l'odore e l'aspetto."

In collaborazione con Beko, Iida e i suoi colleghi hanno addestrato il loro chef robot a preparare una frittata, dallo rompere le uova fino all'impiattamento del piatto finito. Il lavoro è stato eseguito presso il Dipartimento di Ingegneria di Cambridge, utilizzando una cucina di prova fornita da Beko plc e Symphony Group.

La tecnica di apprendimento automatico sviluppata dal team di Iida si avvale di uno strumento statistico, chiamato Bayesian Inference, per estrarre quante più informazioni possibili dalla quantità limitata di campioni di dati, necessaria per evitare di riempire eccessivamente di omelette gli assaggiatori umani.

"Un'altra sfida che abbiamo dovuto affrontare è stata la soggettività del senso del gusto umano: gli esseri umani non sono molto bravi a fornire misure assolute e di solito danno misure relative quando si tratta di gusto", ha detto Iida. “Quindi abbiamo dovuto modificare l’algoritmo di apprendimento automatico – il cosiddetto algoritmo batch – in modo che gli assaggiatori umani potessero fornire informazioni basate su valutazioni comparative, piuttosto che sequenziali”.

Ma come si è dimostrato il robot come chef? “Le omelette in generale erano ottime, molto meglio del previsto!” disse Iida.

I risultati mostrano che l’apprendimento automatico può essere utilizzato per ottenere miglioramenti quantificabili nell’ottimizzazione degli alimenti. Inoltre, tale approccio può essere facilmente esteso a più chef robotici. Ulteriori studi devono essere condotti per indagare altre tecniche di ottimizzazione e la loro fattibilità.

“Beko è appassionato di progettazione della cucina del futuro e crede che applicazioni robotiche come questa svolgeranno un ruolo cruciale. Siamo molto felici di collaborare con il dottor Iida su questo importante argomento”, ha affermato il dottor Graham Anderson, supervisore del progetto industriale del Centro di ricerca e sviluppo di Beko a Cambridge.