我們開始看到機器人以一些非常有趣的方式在食品行業站穩腳跟，從執行送貨任務的機器人，到每小時生產300個比薩餅的系統，再到單手操作炸鍋的電子廚師。劍橋大學的研究人員一直在修補這個機器人領域的邊緣，並開發了一種機器，它有能力在食品加工過程中進行”口味測試”，確保各種食物出品的口味平衡性和一致性。
科學家們開發的機器人廚師實際上是2020年一個項目的延續，在該項目中，劍橋大學團隊與家用電器公司Beko合作提出了一個有趣的概念。他們的想法是不只是讓機器準備一個比薩餅或漢堡，而是讓它根據人類的反饋，儘可能地生產出最好的食物。
顯然，每個人的口味都不同，為了迎合什麼是美味佳肴的固有主觀性，研究人員開發了一種新的機器學習算法。給予機器人來自人類採樣者的反饋，使其能夠隨着時間的推移改進其產品，例如調整其方法並製作出最終”味道很好”的煎蛋。
現在，為了讓機器人擁有自己的口味測試能力，科學家們再次與Beko公司合作，生產了一個新的改進版本。在這樣做的過程中，該團隊試圖模仿人類的咀嚼過程，這不僅在物理上分解食物以便於消化，而且使我們的口腔充滿唾液和酶，從而改變食物的味道。
經過數百萬年的進化，這個過程給人類帶來了唾液將食物中的化學物質帶到舌頭上的味覺感受器，後者將信號傳遞給大腦，由大腦決定某物是否好吃的能力。如果一個機器人系統可以做類似的事情，它就可以隨時在其烹飪過程中進行調整，最終以較少的人為干預獲得更好味的菜肴。
“當我們品嘗食物時，咀嚼的過程也為我們的大腦提供了持續的反饋，”研究的共同作者Arsen Abdulali博士說。”目前的電子測試方法只從同質化的樣品中提取一張快照，所以我們想在一個機器人系統中複製一個更真實的咀嚼和品嘗過程，這可以帶來更美味的最終產品。”
該團隊的新機器使用一個電導率探針作為鹽度傳感器，固定在一個機器人手臂上。然後向機器人展示了九種不同的炒蛋和西紅柿，每道菜中的西紅柿和鹽的數量不同。
機器人能夠”品嘗”這道菜，然後把菜放在攪拌機里攪拌幾次，模仿咀嚼，讓機器人在不同階段繼續品嘗。機器人的不同讀數使其能夠根據不同”咬”的鹹度水平，以網格狀的方式創建菜肴的味覺地圖。後期，科學家們希望為他們的機器人廚師增加更多的功能，計劃研究新的傳感能力，使其能夠品嘗甜味和油性食物。
“當一個機器人正在學習如何做飯時，就像任何其他廚師一樣，它需要指示它做得如何，”Abdulali說。”我們希望機器人能夠理解味道的概念，這將使它們成為更好的廚師。在我們的實驗中，機器人可以’看到’食物被咀嚼時的差異，這提高了它的品嘗能力”。
這項研究發表在《機器人學和人工智能前沿》雜誌上。