연구원들은 이 접근 방식이 빠르고 정확하게 평가하는 로봇의 능력을 크게 향상시킨다는 것을 발견했습니다
케임브리지 대학교(University of Cambridge)의 연구원들은 로봇 요리사가 씹는 것처럼 씹음으로써 요리의 짠맛을 평가하도록 훈련시켰습니다사람.
그 결과는 로봇이 맛이 좋은 것과 그렇지 않은 것을 판별하는 데 도움이 되는 자동 또는 반자동 음식 준비를 개발할 때 유용할 수 있습니다.
사람들은 음식을 씹을 때질감과 맛의 변화. 예를 들어, 토마토를 물면 주스가 나오고 우리가 씹으면 타액과 소화 효소가 모두 방출되면서 토마토 맛에 대한 인식이 바뀝니다.
신작의 작가들은 로봇 셰프를 사용했고,이미 오믈렛을 요리하는 훈련을 받은 사람입니다. 시식가의 피드백을 바탕으로 그는 간단한 계란과 토마토 요리의 9가지 버전을 시도했습니다. 씹고 맛보는 과정을 시뮬레이션하기 위해 연구원들은 염도 센서 역할을 하는 로봇 팔에 전도성 프로브를 부착했습니다. 그들은 토마토의 양과 각 접시의 소금의 양을 달리하여 토마토로 오믈렛을 만들었습니다.
로봇은 프로브를 사용하여 단 몇 초 만에 결과를 시도하고 반환했습니다.정상적인 씹는 동안 발생하는 질감 변화 과정을 모방하기 위해 팀은 접시를 믹서기에 넣었습니다그리고 로봇에게 접시를 다시 테스트하도록 요청했습니다.
그 결과, 저자에 따르면 로봇은 다음과 같이 학습했습니다.유사한 장치에 비해 접시의 짠맛을 평가하는 것이 좋습니다. 연구원들은 인간이 씹고 맛보는 과정을 모방함으로써 로봇이 사람들이 즐길 수 있고 취향에 따라 맞춤화할 수 있는 음식을 생산할 수 있을 것이라고 말합니다.
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