剑桥大学的研究人员与家用电器制造商 Beko 合作，训练他们的机器人厨师在咀嚼过程的不同阶段评估菜肴的咸味， 该团队试图模仿人类的咀嚼过程。他们的结果可以帮助机器人学习什么味道好吃，什么味道不好吃，从而使它们成为更好的厨师，从而有助于开发自动化或半自动化的食物制备。当我们咀嚼食物时，我们会注意到食物质地和味道的变化。例如，在盛夏咬一口新鲜番茄会释放汁液，而当我们咀嚼时，会释放唾液和消化酶，我们对番茄味道的感知会发生变化。

机器人厨师已经接受过根据人类品尝者反馈制作煎蛋卷的训练，在咀嚼过程的三个不同阶段品尝了一道简单的西红柿炒鸡蛋的九种不同变体，并绘制出不同菜肴的“味道地图”。

研究人员发现，与仅测试单个均质样品的其他电子品尝技术相比，这种“随吃随吃”的方法显着提高了机器人快速准确地评估菜肴咸味的能力，目前研究结果发表在《Frontiers in Robotics and AI》杂志上。

人类对味道的感知是一个复杂的过程，已经进化了数百万年。食物的外观、气味、质地和温度都会影响我们对味道的感知，咀嚼过程中产生的唾液有助于将食物中的化合物带入主要位于舌头上的味觉感受器，味觉感受器发出的信号被传递到大脑。一旦我们的大脑意识到味道，我们就会决定是否喜欢这种食物。

口味也是因人而异的：有些人喜欢辛辣的食物，而有些人则喜欢甜食。一个好的厨师，无论是业余的还是专业的，都依赖于他们的味觉，能够平衡菜肴中的各种味道，做出一个全面的最终菜品。

该论文的第一作者、剑桥工程系的 Grzegorz Sochacki 说：“大多数家庭厨师都熟悉边吃边吃的概念，就是在整个烹饪过程中检查一道菜，以检查味道的平衡是否合适。如果机器人要用于食物准备的某些方面，重要的是它们能够‘品尝’他们正在烹饪的东西。”“当我们品尝时，咀嚼的过程也会为我们的大脑提供持续的反馈，”同样来自工程系的合作者 Arsen Abdulali 博士说。“目前的电子测试方法仅从均质样品中获取单个快照，因此我们希望在机器人系统中复制更真实的咀嚼和品尝过程，这应该会产生更美味的最终菜品。”

研究人员是剑桥大学工程系Fumiya Iida教授管理的仿生机器人实验室的成员，该实验室专注于训练机器人完成人类觉得容易，但机器人觉得困难的所谓最后一步问题。烹饪就是其中一项任务，他们的机器人厨师在早期的测试中，根据人类品尝师的反馈，做出了一个味道还过得去的煎蛋卷。

Sochacki 说：“我们需要一些便宜、小巧、快速的东西来添加到我们的机器人中，以便它可以进行品尝，它需要足够便宜以便在厨房中使用，足够小以供机器人使用，并且足够快以便在烹饪时使用，”为了模仿机器人厨师咀嚼和品尝的人类过程，研究人员将充当盐度传感器的电导探针连接到机器人手臂上，他们准备了鸡蛋炒西红柿，改变了每道菜中西红柿的数量和盐的量。使用探针，机器人以网格状的方式“品尝”菜肴，并在几秒钟内返回读数。

为了模仿咀嚼引起的质地变化，研究小组随后将鸡蛋混合物放入搅拌机中，让机器人再次测试这道菜。不同“咀嚼”点的不同读数产生了每道菜的味觉图。

他们的结果表明，与其他电子品尝方法相比，机器人评估咸味的能力有了显着提高，这些方法通常很耗时，而且只能提供一次读数。虽然他们的技术是概念验证，但研究人员表示，通过模仿人类咀嚼和品尝的过程，机器人最终将能够生产人类喜欢的食物，并且可以根据个人口味进行调整。

Abdulali 博士说：“当一个机器人像其他厨师一样学习如何烹饪时，它需要知道它自己做得如何，我们希望机器人能够理解味道的概念，这将使它们成为更好的厨师。在我们的实验中，机器人可以在食物被咀嚼时‘看到’食物的差异，从而提高它的味觉能力。”

Beko plc 的高级科学家 Muhammad W. Chughtai 博士说：“Beko 的愿景是将机器人带入安全且易于使用的家庭环境，而且我们相信未来机器人厨师的发展将在忙碌的家庭和辅助生活家庭中发挥重要作用，这将是机器人烹饪的一次飞跃，通过使用机器和深度学习算法，咀嚼将帮助机器人厨师适应适合不同菜肴和用户的口味。”

在未来，研究人员正在寻求改进机器人厨师，使其能够品尝不同类型的食物，并提高感知能力，使其能够品尝甜味或油腻的食物。

原文链接：https://techxplore.com/news/2022-05-future-robot-chef.html

论文链接：https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2022.886074/full