Chef robot aprende a ‘gustar por gusto’ – ScienceDaily

Chef robot aprende a ‘gustar por gusto’ – ScienceDaily


Se entrenó a un ‘robot de cocina’ para probar la comida en diferentes etapas del proceso de masticación para evaluar si estaba lo suficientemente sazonada.

Trabajando con el fabricante de electrodomésticos Beko, los investigadores de la Universidad de Cambridge entrenaron a su cocinero robótico para evaluar la salinidad de un plato en diferentes etapas del proceso de masticación, imitando un proceso similar en humanos.

Sus resultados podrían ser útiles en el desarrollo de la preparación de alimentos automatizada o semiautomatizada, ayudando a los robots a aprender qué sabe bien y qué no, haciéndolos así mejores cocineros.

Cuando masticamos nuestra comida, notamos un cambio en la textura y el sabor. Por ejemplo, cuando muerdes un tomate fresco en pleno verano, se liberan jugos, y cuando masticamos, liberamos tanto saliva como enzimas digestivas, nuestra percepción del sabor del tomate cambia.

El chef robot, ya entrenado para preparar tortillas basándose en los comentarios de los catadores humanos, probó nueve variaciones diferentes de un plato simple de huevos revueltos y tomates en tres etapas diferentes del proceso de masticación, creando «mapas de sabor» de los diferentes platos.

Los investigadores descubrieron que este enfoque de «muestra sobre la marcha» mejoró significativamente la capacidad del robot para evaluar de forma rápida y precisa la salinidad de los platos en comparación con otras tecnologías de degustación electrónica que solo prueban una única muestra homogeneizada. Los resultados se publican en la revista Fronteras en robótica e IA.

La percepción del gusto es un proceso humano complejo que ha evolucionado durante millones de años: la apariencia, el olor, la textura y la temperatura de los alimentos afectan la forma en que percibimos el gusto; la saliva producida al masticar ayuda a transportar los compuestos químicos de los alimentos a los receptores del gusto, principalmente en la lengua; y las señales de los receptores del gusto se transmiten al cerebro. Una vez que nuestro cerebro percibe el sabor, decidimos si disfrutamos de la comida o no.

El sabor también es muy individual: a algunas personas les encanta la comida picante, otras son golosas. Un buen cocinero, ya sea aficionado o profesional, confía en su sentido del gusto y puede equilibrar los diferentes sabores de un plato para lograr un producto final completo.

«La mayoría de los cocineros caseros estarán familiarizados con el concepto de probar mientras se cocina, examinando un plato durante todo el proceso de cocción para ver si hay un equilibrio de sabores», dijo Grzegorz Sochacki del Departamento de Ingeniería de Cambridge, autor principal del estudio. «Si se van a usar robots para ciertos aspectos de la preparación de alimentos, es importante que puedan ‘saborear’ lo que están cocinando».

«Cuando probamos, el proceso de masticación también proporciona retroalimentación continua a nuestro cerebro», dijo el coautor, el Dr. Arsen Abdulali, también del Departamento de Ingeniería. «Los métodos actuales de prueba electrónica solo toman una instantánea de una muestra homogeneizada, por lo que queríamos recrear un proceso más realista de masticar y probar en un sistema robótico, lo que debería dar como resultado un producto final más sabroso».

Los investigadores son miembros del Laboratorio de Robótica Bioinspirada de Cambridge, dirigido por el profesor Fumiya Iida del Departamento de Ingeniería, que se enfoca en entrenar robots para resolver los llamados problemas del último metro, que son fáciles para los humanos, para… Sin embargo , los robots son difíciles. Cocinar es una de esas tareas: las pruebas anteriores con su «cocinero» robótico han producido una tortilla aceptable utilizando los comentarios de los catadores humanos.

“Necesitábamos algo barato, pequeño y rápido para agregar a nuestro robot para que pudiera hacer la degustación: tenía que ser lo suficientemente barato para usarlo en una cocina, lo suficientemente pequeño para un robot y lo suficientemente rápido para usarlo en la cocina. dijo Sochacki.

Para imitar el proceso humano de masticar y probar en su chef robótico, los investigadores conectaron una sonda de conductancia, que actúa como un sensor de salinidad, a un brazo robótico. Prepararon huevos revueltos y tomates, variando el número de tomates y la cantidad de sal en cada plato.

Usando la sonda, el robot «probó» los platos en forma de cuadrícula y devolvió una lectura en solo unos segundos.

Para imitar el cambio de textura causado por la masticación, el equipo colocó la mezcla de huevo en una licuadora e hizo que el robot probara el plato nuevamente. Las diferentes lecturas en diferentes «puntos de masticación» generaron mapas de sabor para cada plato.

Sus resultados mostraron una mejora significativa en la capacidad de los robots para evaluar la salinidad en comparación con otros métodos de degustación electrónicos, que a menudo requieren mucho tiempo y proporcionan una sola medición.

Si bien su técnica es una prueba de concepto, los investigadores dicen que al imitar los procesos humanos de masticar y probar, los robots eventualmente podrán producir alimentos que los humanos disfruten, que podrían personalizarse para adaptarse a los gustos individuales.

«Cuando un robot aprende a cocinar, como cualquier otro chef, necesita pistas sobre qué tan bien lo hizo», dijo Abdulali. “Queremos que los robots entiendan el concepto de sabor, lo que los hará mejores cocineros. En nuestro experimento, el robot puede ‘ver’ la diferencia en la comida mientras mastica, lo que mejora su capacidad para saborear”.

«La visión de Beko es traer robots al hogar que sean seguros y fáciles de usar», dijo el Dr. Muhammad W. Chughtai, científico principal de Beko plc. “Creemos que el desarrollo de cocineros robóticos desempeñará un papel importante en los hogares ocupados y las instalaciones de vida asistida en el futuro. Este resultado es un salto adelante en la cocina robótica, y mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático y profundo, la masticación ayudará a los cocineros robóticos a adaptar los gustos para diferentes platos y usuarios».

En el futuro, los investigadores quieren mejorar el robot de cocina para que pueda degustar diferentes tipos de alimentos y mejorar la tecnología de sensores para que pueda degustar alimentos dulces o aceitosos, por ejemplo.

La investigación fue apoyada en parte por Beko plc y el Consejo de Investigación de Ingeniería y Ciencias Físicas (EPSRC), parte de Investigación e Innovación del Reino Unido (UKRI). Fumiya Iida es miembro del Corpus Christi College, Cambridge.

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