03/06/2020 - 12:56
Uma equipe de engenheiros da Universidade de Cambridge (Reino Unido) treinou um robô para preparar uma omelete, desde quebrar os ovos até o prato acabado, e refinou as habilidades culinárias do “chef” para produzir um prato confiável e realmente saboroso.
Os pesquisadores, em colaboração com a empresa de eletrodomésticos Beko, usaram o aprendizado de máquina para treinar o robô “explicando-lhe” questões de gosto altamente subjetivas. Os resultados são relatados na revista “IEEE Robotics and Automation Letters” e estarão disponíveis online como parte da Conferência Internacional do IEEE (Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletrônicos) sobre Robótica e Automação (ICRA 2020).
Um robô que sabe cozinhar é uma aspiração de autores de ficção científica, futuristas e cientistas há décadas. À medida que as técnicas de inteligência artificial avançam, as empresas comerciais constroem protótipos de chefs robôs, embora nenhum deles esteja disponível comercialmente no momento e fiquem muito atrás dos colegas humanos em termos de habilidade.
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“Cozinhar é um problema realmente interessante para os roboticistas, já que os humanos nunca podem ser totalmente objetivos quando se trata de comida. Então, como nós, cientistas, avaliamos se o robô fez um bom trabalho?”, disse Fumiya Iida, do Departamento de Engenharia de Cambridge, que liderou a pesquisa.
Tarefa desafiadora
Ensinar um robô a preparar e cozinhar alimentos é uma tarefa desafiadora, pois deve lidar com problemas complexos na manipulação de robôs, visão computacional, detecção e interação homem-robô e produzir um produto final consistente.
Além disso, o sabor difere de pessoa para pessoa – cozinhar é uma tarefa qualitativa, enquanto os robôs geralmente se destacam em tarefas quantitativas. Como o sabor não é universal, não existem soluções universais. Diferentemente de outros problemas de otimização, ferramentas especiais precisam ser desenvolvidas para os robôs prepararem alimentos.
Outros grupos de pesquisa treinaram robôs para fazer biscoitos, panquecas e até pizzas, mas esses chefs robôs não foram otimizados para as muitas variáveis subjetivas envolvidas na culinária.
Pratos com ovos, omeletes em particular, há muito são considerados um teste de habilidade culinária. Um ditado popular da mitologia culinária francesa, de origem desconhecida, afirma que cada uma das cem pregas no chapéu de um chef representa uma maneira diferente de cozinhar um ovo.
“Uma omelete é um daqueles pratos fáceis de preparar, mas difíceis de preparar bem”, disse Iida. “Pensamos que seria um teste ideal para melhorar as habilidades de um chef robô e otimizar sabor, textura, cheiro e aparência.”
Ferramenta estatística
Em parceria com a Beko, Iida e seus colegas treinaram seu chef robô para preparar uma omelete, desde quebrar os ovos até finalizar o prato. O trabalho foi realizado no Departamento de Engenharia de Cambridge, usando uma cozinha de teste fornecida pelas empresas Beko e Symphony Group.
A técnica de aprendizado de máquina desenvolvida pela equipe de Iida utiliza uma ferramenta estatística, chamada Inferência Bayesiana, para extrair o máximo de informações possível de uma quantidade limitada de amostras de dados, o que era necessário para evitar saturar os provadores humanos com omeletes.
“Outro desafio que enfrentamos foi a subjetividade do senso de paladar humano – os humanos não são muito bons em dar medidas absolutas e geralmente dão medidas relativas quando se trata de sabor”, disse Iida. “Portanto, precisávamos ajustar o algoritmo de aprendizado de máquina – o chamado algoritmo de lote – para que provadores humanos pudessem fornecer informações com base em avaliações comparativas, em vez de sequenciais.”
Mas como o robô se comportou como chef? “As omeletes em geral tinham um ótimo sabor – muito melhor do que o esperado!”, disse Iida.
Os resultados mostram que o aprendizado de máquina pode ser usado para obter melhorias quantificáveis na otimização de alimentos. Além disso, essa abordagem pode ser facilmente estendida a vários chefs robóticos. Novos estudos devem ser realizados para investigar outras técnicas de otimização e sua viabilidade.
“A Beko é apaixonada por projetar a cozinha do futuro e acredita que aplicações de robótica como essa desempenharão um papel crucial. Estamos muito felizes por colaborar com a drª Iida nesse importante tópico”, disse Graham Anderson, supervisor de projetos industriais da Centro de Pesquisa e Desenvolvimento de Cambridge da Beko.
