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联博统计:机器人“大厨” 制作完善煎蛋卷

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Image: University of Cambridge Meet OmeletteBot, a fully autonomous end-to-end omelet-cooking robot.


烹饪机械人在相对较短的时间内取得了长足的提高。虽然我们还没有到甩手让机械人为我们做所有事情的境界,但有一些机械人已经拥有了种种食物制作功效。然而,我们看到的大多是凭据特定配方编程的烹饪机械人,而不是凭据你的要求编程的烹饪机械人。或许有时候这些都是一样的,但通常烹饪更多的是凭据你的小我私家口胃来调整食谱。


要让小我私家烹饪机械人为我们制造我们喜欢的食物,他们需要能够谛听我们的反馈,领会反馈的寄义,然后接纳行动调整他们的食谱或手艺,以到达预期的效果。这比简朴的说下一次少加些盐更为庞大。


在克日举行的ICRA 2020大会上,来自英国剑桥大学的机械人专家们揭晓了一篇关于全自动端到端煎蛋卷烹饪机械人OmeletteBot的论文。该款机械人具备的新功效是,它可以凭据差别的人对煎蛋卷的差别反映来优化其制作。


这是煎蛋卷的制作历程,可以看得异常清晰:


该款机械人的目的是通过几个差别的指标来优化煎蛋卷的质量,而这些指标都是主观的。在本例中,蛋卷是凭据三个指标来评估的:口胃、外观和口感,每个指标为1到10。同时,机械人还可以调治种种差别的参数,包罗盐的搅拌、胡椒的搅拌、烹饪时间、锅内搅拌时间和加热时间。


解决这一问题的理想方式是让一小我私家类尽可能地多介入,通过实验不停调整参数,来制造出理想的煎蛋卷。但这一切异常难题的是,人类很快就会吃饱了,而且影象时间很短,口胃也经常转变。也许你吃第一个煎蛋卷的味道很好,以是你给它8/10的味道分,但若何保证下一个煎蛋卷的味道可以比这个更好呢?


研究人员采用了一种叫做分批处置贝叶斯优化(Bayesian optimization)的方式来解决这个问题。传统的序贯贝叶斯优化方式是取每个煎蛋卷的人类得分,然后用它来修改下一个煎蛋卷的烹饪历程,但这种方式并不奏效,由于人类的反馈是,正如研究人员告诉我们的那样,“常常是模棱两可的和相对的。”机械人只有在收集了所有的分数之后才运行优化历程,才气探索更多的变量组合,从而获得一个更好的最终效果。

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