据悉，该项目由剑桥大学与家用电器公司 Beko 合作开展。科学家们着手将机器人烹饪推向新的领域和高度，因此在探索了披萨、煎饼等应用场景之后，研究团队也在努力思考如何进一步优化机器人的餐点制作技能。
来自剑桥大学工程系、带领这项新研究的 Fumiya Iida 博士表示：“对于机器人专家来说，烹饪是一个相当有趣的话题，因为人类的食物方面永远无法做到 100% 的客观，所以科学家的任务就是如何评估机器人能够做得更好”。
本次研究使用的机器人厨师已经接受了一定的训练，能够执行简单前的各种准备工作，从敲打蛋壳、搅拌、以及最终的涂抹都不在话下。剑桥研究人员为其配备了机器学习算法，以帮助其根据各种主观反馈来提升煎蛋水准。
Fumiya Iida 称：“我们面临的另一个挑战，就是人类味觉的主观性，即人类难以给出绝对的味觉标准。有鉴于此，机器人需要不断调整批处理的机器学习算法，从而不断改进和提升食客的满意度”。
通过将这些评估意见和机器学习算法相结合，机器人能够随着时间的推移而不断提升其煎蛋的品质（量化改进），最终结果也证实了这一点。Fumiya Iida 表示，总体而言的味道很不错。
显然，作为一道普通但又绝不平常的菜品，机器人需要权衡色香味和质地外形等多方面的因素，使之成为了测试机器人机器学习能力的一个理想测试场景。
有关这项研究的详情，已经发表在近日出版的《IEEE 机器人与自动化快报》上。
免责声明：本文由作者原创。文章内容系作者个人观点，转载目的在于传递更多信息，并不代表EETOP赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品内容、版权和其它问题，请及时联系我们，我们将在第一时间删除！
