En breve: Las cocinas robóticas probablemente nunca reemplazarán a los humanos, pero eso no impide que compañías como Moley, Hyper Food Robotics, Xrobotics, Dexai Robotics, Miso Robotics y Nala Robotics lo intenten. Mientras tanto, los investigadores están utilizando avances recientes en redes neuronales y visión por computadora para ver si los chefs automatizados algún día podrían aprender recetas de videos de cocina en línea.
Los cocineros robot no son una idea nueva. En 2015, una empresa llamada Moley Robotics presentó un robot que podía recoger utensilios de cocina normales y utilizar una cocina especialmente diseñada para preparar la comida. En 2020, restaurantes como White Castle comenzaron a probar los robots de cocina «Flippy» para automatizar el proceso de volteo de hamburguesas en varios lugares.
Un avance rápido hasta el día de hoy, y los investigadores de la Universidad de Cambridge están mostrando un «chef» robótico que puede aprender a recrear una receta en particular mediante el análisis de videos de alimentos. Después de que se le mostraran ocho recetas de ensaladas diferentes explicadas en formato de video, el nuevo robot pudo identificar correctamente las recetas que se estaban preparando el 93 por ciento del tiempo y pudo determinar el 83 por ciento de las acciones requeridas para prepararlas.
Los investigadores alimentaron el sistema con un total de 16 demostraciones en video con ligeras variaciones en las recetas y emplearon varias redes neuronales disponibles públicamente para convertirlas en una serie de tareas que el robot puede ejecutar. Cada cuadro de video se analizó con las redes OpenPose y YOLOv5m para detectar las manos del cocinero, los ingredientes y los utensilios involucrados. Luego, los investigadores utilizaron un enfoque estadístico llamado modelo oculto de Markov (HMM) para discernir la secuencia de acciones junto con su duración y las proporciones de los ingredientes.
Curiosamente, el robot pudo detectar cuándo una receta implicaba un tamaño de porción mayor o clasificar pequeñas variaciones como error humano. Cuando los investigadores alimentaron al sistema con un video de demostración de una novena receta que era realmente diferente de las demás, el robot pudo identificarla correctamente como nueva.
Vale la pena señalar que los investigadores filmaron las recetas ellos mismos y no usaron ningún efecto de transición o cortes rápidos que son típicos de las recetas publicadas en plataformas como YouTube o TikTok. Hay una buena razón para ello, ya que el robot necesita una visión clara de los ingredientes involucrados y no sería capaz de seguir tan bien los movimientos rápidos.
Grzegorz Sochaki, uno de los ingenieros involucrados en el proyecto, explica que programar un robot para hacer una variedad de platos es una tarea monumental. Con el tiempo, Sochaki y su equipo esperan que los chefs robot puedan aprender rápida y fácilmente las recetas de los videos publicados en las redes sociales.
A pesar de las crecientes preocupaciones de que los cocineros robot pronto podrían reemplazar a los humanos en las cocinas de los restaurantes, no parece que vayamos a ver eso pronto. Si bien reemplazar a los humanos que toman los pedidos en los restaurantes drive-thru usando chatbots de IA parece una tarea factible, los cocineros humanos son casi imposibles de reemplazar.
Si nos fijamos en el robot Moley y sus competidores, se comercializan como maestros de cocina mecánicos, pero carecen de los sentidos del tacto, el gusto y el olfato necesarios para preparar comidas de alta calidad. Al mismo tiempo, las máquinas necesitan que los ingredientes, utensilios y electrodomésticos se dispongan meticulosamente de antemano, mientras que también se recomienda una supervisión constante durante el proceso de cocción real. Además, la mayoría de los restaurantes no se apresuran a pagar $338,000 por un chef robot que necesita mucha ayuda humana para ser útil y podría averiarse durante las horas pico.
Para aquellos de ustedes interesados en una inmersión profunda en cómo funciona el chef robot de Cambridge, pueden encontrar el trabajo de investigación en IEEE Access.
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