Robot chef impara a “gustare il cibo”
Uno “chef” robot è stato addestrato ad assaggiare il cibo in diverse fasi del processo di masticazione per valutare se è sufficientemente condito.
In collaborazione con il produttore di elettrodomestici Beko, i ricercatori dell’Università di Cambridge hanno addestrato il loro robot chef a valutare la salinità di un piatto in diverse fasi del processo di masticazione, imitando un processo simile negli esseri umani.
I loro risultati potrebbero essere utili nello sviluppo della preparazione del cibo automatizzata o semiautomatica, aiutando i robot a imparare cosa ha un buon sapore e cosa no, rendendoli cuochi migliori.
Quando mastichiamo il nostro cibo, notiamo un cambiamento nella consistenza e nel gusto. Ad esempio, mordere un pomodoro fresco in piena estate rilascerà succhi e mentre mastichiamo, rilasciando sia la saliva che gli enzimi digestivi, la nostra percezione del sapore del pomodoro cambierà.
Lo chef robot, che è già stato addestrato per fare omelette sulla base del feedback di un degustatore umano, ha assaggiato nove diverse varianti di un semplice piatto di uova strapazzate e pomodori in tre diverse fasi del processo di masticazione e ha prodotto “mappe del gusto” dei diversi piatti .
I ricercatori hanno scoperto che questo approccio “gusto come si va” ha migliorato significativamente la capacità del robot di valutare in modo rapido e accurato la salsedine del piatto rispetto ad altre tecnologie di degustazione elettronica, che testano solo un singolo campione omogeneizzato. I risultati sono riportati nella rivista Frontiers in Robotics & AI .
La percezione del gusto è un processo complesso nell’uomo che si è evoluto nel corso di milioni di anni: l’aspetto, l’odore, la consistenza e la temperatura del cibo influenzano tutti il modo in cui percepiamo il gusto; la saliva prodotta durante la masticazione aiuta a trasportare i composti chimici negli alimenti per i recettori del gusto principalmente sulla lingua; e i segnali dei recettori del gusto vengono trasmessi al cervello. Una volta che il nostro cervello è consapevole del sapore, decidiamo se ci piace o meno il cibo.
Anche il gusto è altamente individuale: alcune persone amano il cibo piccante, mentre altri hanno un debole per i dolci. Un buon cuoco, dilettante o professionista, fa affidamento sul proprio senso del gusto e può bilanciare i vari sapori all’interno di un piatto per creare un prodotto finale a tutto tondo.
“La maggior parte dei cuochi casalinghi conoscerà il concetto di degustazione mentre si va: controllare un piatto durante il processo di cottura per verificare se l’equilibrio dei sapori è corretto”, ha affermato Grzegorz Sochacki del Dipartimento di Ingegneria di Cambridge, il primo autore del documento. “Se i robot devono essere utilizzati per alcuni aspetti della preparazione del cibo, è importante che siano in grado di “assaporare” ciò che stanno cucinando”.
“Quando assaggiamo, il processo di masticazione fornisce anche un feedback continuo al nostro cervello”, ha affermato il coautore Dr Arsen Abdulali, anche lui del Dipartimento di Ingegneria. “Gli attuali metodi di test elettronici prendono solo una singola istantanea da un campione omogeneizzato, quindi volevamo replicare un processo più realistico di masticazione e degustazione in un sistema robotico, che dovrebbe tradursi in un prodotto finale più gustoso”.
I ricercatori sono membri del Bio-Inspired Robotics Laboratory di Cambridge gestito dal professor Fumiya Iida del Dipartimento di Ingegneria, che si concentra sull’addestramento dei robot per eseguire i cosiddetti problemi dell’ultimo metro che gli esseri umani trovano facili, ma i robot trovano difficili. Cucinare è uno di questi compiti: i test precedenti con il loro “chef” robot hanno prodotto una frittata passabile utilizzando il feedback di assaggiatori umani.
“Avevamo bisogno di qualcosa di economico, piccolo e veloce da aggiungere al nostro robot in modo che potesse fare la degustazione: doveva essere abbastanza economico da poter essere utilizzato in cucina, abbastanza piccolo per un robot e abbastanza veloce da poter essere utilizzato durante la cottura”, ha affermato Sochacki .
Per imitare il processo umano di masticazione e degustazione nel loro robot chef, i ricercatori hanno collegato una sonda di conduttanza, che funge da sensore di salinità, a un braccio robotico. Hanno preparato uova strapazzate e pomodori, variando il numero di pomodori e la quantità di sale in ogni piatto.
Usando la sonda, il robot ha “assaggiato” i piatti in modo simile a una griglia, restituendo una lettura in pochi secondi.
Per imitare il cambiamento di consistenza causato dalla masticazione, il team ha quindi messo la miscela di uova in un frullatore e ha chiesto al robot di testare di nuovo il piatto. Le diverse letture in diversi punti di “masticazione” hanno prodotto mappe del gusto di ogni piatto.
I loro risultati hanno mostrato un miglioramento significativo nella capacità dei robot di valutare la salsedine rispetto ad altri metodi di degustazione elettronici, che spesso richiedono molto tempo e forniscono solo una singola lettura.
Sebbene la loro tecnica sia una prova di concetto, i ricercatori affermano che imitando i processi umani di masticazione e degustazione, i robot saranno alla fine in grado di produrre cibo che piacerà agli esseri umani e che potrebbe essere modificato in base ai gusti individuali.
“Quando un robot sta imparando a cucinare, come qualsiasi altro cuoco, ha bisogno di indicazioni su come ha fatto bene”, ha detto Abdulali. “Vogliamo che i robot comprendano il concetto di gusto, che li renderà cuochi migliori. Nel nostro esperimento, il robot può “vedere” la differenza nel cibo mentre viene masticato, il che migliora la sua capacità di assaporare”.
“Beko ha una visione per portare i robot nell’ambiente domestico che siano sicuri e facili da usare”, ha affermato il dottor Muhammad W. Chughtai, scienziato senior di Beko plc. “Riteniamo che lo sviluppo di chef robotici giocherà un ruolo importante nelle famiglie indaffarate e nelle case assistite in futuro. Questo risultato è un balzo in avanti nella cucina robotica e, utilizzando algoritmi di machine learning e deep learning, la masticazione aiuterà i robot chef a regolare il gusto per piatti e utenti diversi”.
In futuro, i ricercatori stanno cercando di migliorare lo chef robot in modo che possa assaggiare diversi tipi di cibo e migliorare le capacità di rilevamento in modo che possa assaggiare cibi dolci o oleosi, ad esempio.
La ricerca è stata supportata in parte da Beko plc e dall’Engineering and Physical Sciences Research Council (EPSRC), parte del UK Research and Innovation (UKRI). Fumiya Iida è Fellow del Corpus Christi College di Cambridge.
