Під час дегустації їжі процес жування забезпечує безперервний зворотний зв'язок, впливаючи на смакові рецептори та змінюючи смак страв різних стадіях жування. На це звернули увагу японські інженери та «прожували» для свого робота-дегустатора яєчню з помідорами у блендері перед тим, як запропонувати її йому на пробу. З дев'яти запропонованих варіантів страви, робот навчився оцінювати їхню солоність, а також розрізняти страви однакової середньої солоності, але різного вмісту інгредієнтів. Стаття, що демонструє важливість жування також і для роботів, опублікована в журналі Frontiers in Robotics and AI.
UNIVERSITY OF CAMBRIDGE/PA
Навіщо робота годували яєчнею?
Кулінарне мистецтво є одним із видів діяльності, в якому роботам не вдалося обійти людські можливості. Залучення роботів до процесів приготування їжі потребує вирішення безлічі супутніх завдань. Починаючи від того, щоб передати роботам навички роботи з їжею, враховуючи постановку правильних рухів і завершуючи контролем за рівнем готовності страв. Так, наприклад, роботу під керуванням оператора вдалося прикрасити торти завдяки телеоперації, а завдяки машинному зору та націленому на певні речовини «нюху» робот зміг простежити за готовністю курки-гриль.
Однак передача до рук роботів приготування обідів могла б допомогти в уніфікації цього процесу, що дасть змогу не просто збільшити продуктивність кухонь, а й позбавити безпеку їжі впливу людського фактора. У ході цього дослідники з Японії, вчені університетів Рітсумейкан та Кандзавського університету, представили новий підхід, який допоможе наблизити робота до мистецтва кулінарії – покращили його дегустаційні навички процесом жування.
Як залучити робота до дегустації?
Тим не менш, одна з найбільш істотних відмінностей між роботами та людьми в процесі приготування є те, що людина завжди має можливість оцінити якість страв на смак. Більш того, процес жування посилює смакові відчуття, оскільки на додачу до смаку одразу після укусу, жування дає змогу відчувати зміни смаку під час механічної обробки їжі. Причому виділення слини у цьому процесі також відіграє не менш важливу роль: змочує їжу та забезпечує смак додатково ферментами.
І хоча поряд з електронними носами, інженерам вдалося досягти успіхів на терені електронних язиків, для оцінки їжі, вона їм була потрібна подрібненою і змішаною з рідиною. І необхідне для цієї попередньої обробки обладнання – центрифуги та реактиви – навряд чи будуть безпечними на кухні. І крім того, це вимагає великих витрат часу, що фактично унеможливлює своєчасну реакцію робота на успіх різних етапів приготування їжі. Тож автори цієї роботи не згодні з тенденцією виготовляти вологу однорідну м'якоть зі страв для сенсорів робота, а запланували передати йому частину людського досвіду дегустації.
Щоб перевірити свою концепцію, вчені побудували роботизовану установку, оснащену датчиком солоності для оцінки смаку, і підготували дегустаційний набір — дев'ять порцій яєчні з помідорами, що містять різну кількість помідорів та солі у кожній.
Grzegorz Sochacki et al. / Frontiers in Robotics and AI, 2022
Як робот справився?
Процес дегустації дослідники зімітували як оцінку смаку їжі на різних етапах «пережовування» — у даному випадку перемелювання їжі у блендері. Куштувати їжу робот мав своєю рукою, на якій встановили датчик солоності, який давав їжі оцінку за цим параметром на основі ступеню проходження струму між електродами. Через низьку вартість, надійність та простоту використання, датчики солоності є головними кандидатами оснащення для роботів, які можуть з'явитися на кухнях. Яєчню для робота приготували тільки з трьох продуктів: помідорів, яєць та солі у різних співвідношеннях.
Почавши з гомогенізованого зразка, тобто перемеленого в однорідну масу, робот показав найгірші результати, ймовірно тому, що змішування різних кількостей солі та помідорів може дати однакову середню солоність. Таким чином, через особливу конструкцію датчика цей режим дегустації дає однакові оцінки для різних сумішей інгредієнтів. Це стосується майже всіх існуючих реалізацій електронних язиків, які безнадійні у тому, щоб відрізнити дві страви однакового хімічного складу. Це серйозне обмеження, особливо якщо язик вимірює обмежену кількість речовин. Як інструмент візуалізації вчені ввели мапи смаку, які довели, що на кожному етапі жування є додаткова, нетривіальна інформація. У підсумку саме імітація природного жування призвела до вищої ефективності класифікації, ніж дегустація гомогенізованих зразків.
Побудовані датчиком солоності смакові мапи, де зліва - ступінь «пережованості» страви. Grzegorz Sochacki et al. / Frontiers in Robotics and AI, 2022
За словами вчених, у наступній роботі вони планують випробувати хімічні реагенти для відтворення ліпази та амілази, присутніх у слині людини, а також випробувати робота з іншими стравами.
Раніше ми вже розповідали про спроби інженерів «роботизувати» процеси приготування їжі. Так, наприклад, надруковану 3D-принтером курятину посмажили лазером, що може стати виробничою альтернативою звичним кухонним печам. А поміщений у систему вентиляції електронний ніс, здатний визначати дим, концентрацію чадного газу і температуру, оцінив таким чином ступінь готовності курки-гриль. Більше про відчуття, на які здатні роботи, nauka.ua розповідала у тексті «Як роботи дивляться на світ та яке вино їм смакує».