Un Chef Robotisé Apprend À Recréer Des Préparations À Partir De Vidéos Culinaires

Les chercheurs ont appris à un robot cuisinier à visionner des vidéos culinaires, à en tirer des enseignements et à recréer la recette.

Les chercheurs de l’université de Cambridge ont préparé leur robot cuisinier à l’aide d’un “livre de cuisine” comprenant huit recettes de salade de base. Après avoir regardé une vidéo d’un humain présentant l’une des recettes, le robot cuisinier a pu reconnaître la recette en cours de préparation et la manière de la réaliser.

Par ailleurs, les vidéos ont contribué à ce que le robot enrichisse graduellement son livre de recettes. À la toute fin de cette expérimentation, le robot a proposé une neuvième formule par lui-même. Leurs résultats, présentés dans la revue IEEE Access, montrent que le contenu vidéo peut constituer une importante et riche source de données pour la production alimentaire automatisée et qu’il peut permettre un déploiement plus facile et moins coûteux des robots cuisiniers.

Les robots cuisiniers participent à la science-fiction depuis des dizaines d’années ; toutefois, cuisiner est un défi pour un robot. Plusieurs sociétés ont développé des modèles de robots cuisiniers, bien que ces prototypes ne soient pas encore disponibles dans le commerce et qu’ils doivent rattraper leurs homologues humains sur le plan des aptitudes.

Les chefs humains découvrent généralement de nouvelles recettes par apprentissage, que ce soit en observant un autre cuisinier ou en visionnant une vidéo sur YouTube, mais la programmation d’un robot pour la réalisation d’une variété de plats est coûteuse et fastidieuse.

Formation D’un Robot Cuisinier

Les chercheurs ont voulu savoir s’il était techniquement possible de former un robot chef à apprendre de la façon dont les humains le font, c’est-à-dire en identifiant les ingrédients et leur interaction dans le plat.

Monsieur Sochacki, candidat au doctorat dans le Laboratoire de robotique bio-inspirée du professeur Fumiya Iida, et leurs collègues ont conçu huit formules simples de préparation de salades et se sont enregistrés en train de les réaliser. Ils ont alors recouru à un réseau neuronal public pour enseigner à leur robot culinaire. Le réseau neuronal avait déjà été programmé pour identifier divers objets, notamment les légumes et les fruits utilisés dans les huit préparations de salade (brocoli, carotte, pomme, banane et orange).

Grâce à des techniques de vision par satellite, le robot a évalué chaque image vidéo. Il a pu reconnaître différents objets et caractéristiques, tels qu’un couteau et les composants, ainsi que les bras, les mains et le visage du démonstrateur humain. Les ingrédients et les vidéos ont été transformés en vecteurs, et le robot a réalisé des interventions mathématiques sur les vecteurs afin d’identifier la ressemblance entre une démonstration et un vecteur.

En reconnaissant convenablement les ingrédients et les actions du chef humain, le robot peut déterminer quelles recettes sont en train d’être élaborées. Le robot peut en déduire que si le démonstrateur humain tient un couteau dans une main et une carotte dans l’autre, la carotte sera certainement découpée en tranches.

L’apprentissage Automatique À Contribution

Sur les 16 vidéos visualisées, le robot cuisinier a identifié la bonne recette dans 93 % des cas, alors qu’il n’a détecté que 83 % des actions du cuisinier humain. Le technicien a en outre été capable de repérer que les petites variantes d’une recette, telles qu’une double portion ou une erreur humaine normale, étaient des variantes et non de nouvelles formules. Le robot a également réussi à reconnaître la démonstration d’une toute nouvelle neuvième salade, à l’ajouter à son livre de recettes et à la réaliser.

Toujours selon M. Sochacki, le robot est capable de détecter un nombre incroyable de nuances. Les recettes sont simples : il s’agit de légumes et de fruits hachés. Cependant, le robot a réussi à reconnaître, par exemple, que deux pommes et deux carottes coupées en morceaux constituent la même recette que trois pommes et trois carottes coupées en morceaux.

Les vidéos utilisées pour enseigner au robot cuisinier sont différentes des vidéos culinaires réalisées par certains influenceurs des médias sociaux, qui sont pleines de coupes rapides et d’effets visuels, et qui font des allers-retours rapides entre la personne qui prépare le plat et le plat qu’elle est en train de préparer. Pour que le robot reconnaisse la carotte, le présentateur humain doit lever la carotte pour s’assurer que le robot puisse voir le légume dans son intégralité.

Une Course Poursuite Contre La Montre

Selon M. Sochacki, le robot n’est pas concerné par les vidéos culinaires qui deviennent virales sur les réseaux sociaux, car elles sont difficiles à suivre. Cependant, à mesure que ces chefs s’améliorent et deviennent plus rapides dans l’identification des ingrédients dans les vidéos culinaires, ils pourraient être en mesure d’utiliser des sites tels que YouTube pour découvrir toute une gamme de recettes.

Ce projet a été financé en partie par Beko plc et par le Conseil de recherche en sciences physiques et en ingénierie (EPSRC), qui fait partie de l’UK Research and Innovation (UKRI).

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Lire l’article original sur Science Daily.

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