Robot 'chef' aprende recetas con solo ver videos de comida

Investigadores de la Universidad de Cambridge, Inglaterra, han logrado entrenar a un robot chef para que aprenda recetas con solo ver videos de cocina.

Este avance podría tener un impacto significativo en la producción automatizada de alimentos y facilitar la implementación de chefs robóticos.

El equipo de investigadores programó al robot con un "libro de cocina" que incluía ocho ensaladas sencillas. Después de ver un video de un humano preparando una de estas, el robot pudo identificar qué receta se estaba realizando y replicarla.

Los videos también permitieron al robot agregar gradualmente nuevas recetas a su repertorio culinario. Al final del experimento, incluso fue capaz de idear una novena receta por sí mismo. Estos resultados fueron publicados en la revista IEEE Access.

Aunque los chefs robóticos han sido parte de la ciencia ficción durante décadas, la realidad es que cocinar representa un desafío para los robots. 

Aunque varias empresas han desarrollado prototipos de chefs robóticos, ninguno de ellos está actualmente disponible comercialmente y se encuentran muy rezagados en términos de habilidades en comparación con los chefs humanos.

Los seres humanos pueden aprender nuevas recetas a través de la observación, ya sea viendo a otros cocinar o mediante videos en plataformas como YouTube. Sin embargo, programar a un robot para que pueda cocinar una variedad de platos resulta costoso y requiere mucho tiempo.

El objetivo de los investigadores de la Universidad de Cambridge fue entrenar al robot chef para que aprendiera de manera similar a los seres humanos, identificando los ingredientes y cómo se combinan en cada plato. 

Grzegorz Sochacki, autor principal del artículo y miembro del Departamento de Ingeniería de Cambridge, explicó que utilizaron una red neuronal previamente entrenada para identificar diferentes objetos, incluyendo las frutas y verduras utilizadas en las recetas de ensaladas.

El robot logró reconocer correctamente la receta en el 93% de las veces y las acciones del chef humano en el 83% de los casos, después de analizar 16 videos. Además, pudo distinguir ligeras variaciones dentro de una receta, como una porción doble o errores humanos normales, sin considerarlos como recetas nuevas. 

Sochacki destacó la capacidad del robot para detectar matices sutiles en las recetas y señaló que aunque las utilizadas en el experimento eran simples, como cortar frutas y verduras, el robot fue eficaz para reconocer variaciones en la cantidad de ingredientes.