En bref : les cuisines robotisées ne remplaceront probablement jamais les humains, mais cela n’empêche pas des entreprises comme Moley, Hyper Food Robotics, Xrobotics, Dexai Robotics, Miso Robotics et Nala Robotics d’essayer. Pendant ce temps, les chercheurs utilisent les progrès récents des réseaux de neurones et de la vision par ordinateur pour voir si les chefs automatisés pourraient un jour apprendre des recettes à partir de vidéos de cuisine en ligne.
Les robots cuisiniers ne sont pas une idée nouvelle. En 2015, une société appelée Moley Robotics a présenté un robot capable de ramasser des ustensiles de cuisine ordinaires et d’utiliser une cuisine spécialement conçue pour préparer les aliments. En 2020, des restaurants comme White Castle ont commencé à tester des robots de cuisine « Flippy » pour automatiser le processus de retournement des galettes à plusieurs endroits.
Avance rapide jusqu’à nos jours, et des chercheurs de l’Université de Cambridge présentent un « chef » robotique qui peut apprendre à recréer une recette particulière en analysant des vidéos culinaires. Après avoir vu huit recettes de salade différentes expliquées en format vidéo, le nouveau robot a pu identifier correctement les recettes en cours de préparation 93 % du temps et a pu déterminer 83 % des actions nécessaires pour les préparer.
Les chercheurs ont alimenté le système avec un total de 16 démonstrations vidéo avec de légères variations dans les recettes et ont utilisé plusieurs réseaux neuronaux accessibles au public pour les convertir en une série de tâches que le robot peut exécuter. Chaque image vidéo a été analysée avec les réseaux OpenPose et YOLOv5m pour détecter les mains du cuisinier, les ingrédients et les ustensiles impliqués. Les chercheurs ont ensuite utilisé une approche statistique appelée modèle de Markov caché (HMM) pour discerner la séquence d’actions ainsi que leur durée ainsi que les proportions d’ingrédients.
Fait intéressant, le robot a pu détecter lorsqu’une recette impliquait une taille de portion plus élevée ou classer de petites variations comme une erreur humaine. Lorsque les chercheurs ont alimenté le système avec une vidéo de démonstration d’une neuvième recette vraiment différente des autres, le robot a pu l’identifier correctement comme nouvelle.
Il convient de noter que les chercheurs ont filmé les recettes eux-mêmes et n’ont utilisé aucun effet de transition ou coupe rapide typique des recettes publiées sur des plateformes telles que YouTube ou TikTok. Il y a une bonne raison à cela, car le robot a besoin d’une vue claire des ingrédients impliqués et ne serait pas capable de suivre aussi bien les mouvements rapides.
Grzegorz Sochaki, qui est l’un des ingénieurs impliqués dans le projet, explique que programmer un robot pour faire une gamme de plats est une tâche monumentale. Au fil du temps, Sochaki et son équipe s’attendent à ce que les chefs robots puissent apprendre rapidement et facilement des recettes à partir de vidéos publiées sur les réseaux sociaux.
Malgré les inquiétudes croissantes quant au fait que les robots cuisiniers pourraient bientôt remplacer les humains dans les cuisines des restaurants, il ne semble pas que nous le verrons de sitôt. Bien que le remplacement des preneurs de commande humains dans les restaurants avec service au volant à l’aide de chatbots IA semble être une tâche réalisable, les cuisiniers humains sont presque impossibles à remplacer.
Si nous regardons le robot Moley et ses concurrents, ils sont commercialisés en tant que maîtres cuisiniers mécaniques, mais ils manquent des sens tactile, gustatif et olfactif nécessaires pour préparer des repas de haute qualité. Dans le même temps, les machines ont besoin que les ingrédients, les ustensiles et les appareils soient méticuleusement disposés à l’avance, tandis qu’une surveillance constante est également recommandée pendant le processus de cuisson proprement dit. De plus, la plupart des restaurants ne se précipitent pas pour payer 338 000 $ pour un chef robot qui a besoin de beaucoup d’aide humaine pour être utile et qui pourrait tomber en panne pendant les heures de pointe.
Pour ceux d’entre vous qui souhaitent approfondir le fonctionnement du robot chef de Cambridge, vous pouvez trouver le document de recherche sur IEEE Access.
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