提供一套八个简单的食谱来教它做沙拉。他们向机器人展示了一个人制作其中一种食谱的视频，机器人能识别出这是哪种食谱并进行烹饪。
此外，这些视频在扩展机器人的食谱收藏方面发挥了至关重要的作用。到实验结束时，机器人甚至创造了自己的原创食谱，使食谱总数达到九个。研究结果发表在 IEEE Access 上，强调了视频内容作为自动化食品制作信息源自的重要性。这项研究有可能促进机器人厨师在各种各样的环境中的广泛和具有成本效益的利用。
长期以来，机器人厨师一直在科幻小说中出现，但在现实中，烹饪对机器人来说仍然是一项复杂的挑战。一些公司已开发出原型机器人厨师，但目前还不能用于商业用途。这些机器人厨师在烹饪能力和技能方面仍然远远落后于人类。
人类厨师有能力通过观察他人来学习新食谱，而教机器人准备各种菜肴是一个昂贵且耗时的过程。
剑桥大学工程系论文的第一作者 Grzegorz Sochacki 表示，他们的目标是研究他们是不是能够训练机器人厨师以与人类类似的增量方式学习。他们的目的是教机器人识别配料并了解它们是如何在一道菜中混合在一起的。
研究人员还一起制作了八种基本的沙拉食谱，并记录了他们自己准备这些沙拉的过程。他们使用了一个公开可用的神经网络，该网络已经过训练以识别各种物体，包括沙拉食谱中使用的水果和蔬菜，如西兰花、胡萝卜、苹果、香蕉和橙子。该团队使用这个神经网络来训练他们的机器人厨师。
通过准确识别成分并观察人类厨师的动作，机器人能够推断出正在准备哪种食谱。例如，若机器人观察到人类演示者一手拿着刀，另一只手拿着胡萝卜，它可以推断出胡萝卜会被切碎作为食谱的一部分。这种解释和理解人类厨师执行的动作的能力使机器人能够识别正在准备的特定食谱。
在它观察到的16个视频中，机器人成功地以93% 的准确率识别出正确的食谱，不过它只检测到人类厨师执行的83% 的动作。
Sochacki 表示:“机器人能够检测到如此之多的细微差别，这真是令人惊讶。” “这些食谱并不复杂——它们本质上是切碎的水果和蔬菜，但它在识别方面很有效，例如，两个切碎的苹果和两个切碎的胡萝卜与三个切碎的苹果和三个切碎的胡萝卜是相同的食谱。”
用于培训机器人厨师的视频与社会化媒体平台上常见的食物视频不同，后者通常包括快速切换、视觉效果以及准备食物的人和菜肴本身之间的频繁转换。相比之下，机器人厨师的培训视频更直接和专注。
Sochacki 说:“我们的机器人对在社会化媒体上疯传的那种食物视频不感兴趣——它们太难理解了。” “但随着这些机器人厨师在识别食物视频中的成分方面慢慢的变好、越来越快，他们或许可使用 YouTube 等网站来学习各种食谱。”
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