Bài viết sưu tầm

Cộng tác với nhà sản xuất đồ gia dụng Beko, các nhà nghiên cứu từ Đại học Cambridge đã đào tạo robot đầu bếp để đánh giá độ mặn của món ăn ở các giai đoạn khác nhau của quá trình nhai như ở người. Kết quả  này hữu ích trong việc phát triển chế biến thức ăn tự động hoặc bán tự động bằng cách giúp rô-bốt học được món nào ngon và không ngon, giúp robot nấu ăn ngon hơn.

Đầu bếp robot được đào tạo để làm trứng tráng dựa trên phản hồi của người nếm thử, đã nếm thử chín biến thể khác nhau của một món ăn đơn giản gồm trứng và cà chua ở ba giai đoạn khác nhau của quá trình nhai và tạo ra 'bản đồ vị giác' của các món ăn khác nhau. Phương pháp tiếp cận 'hương vị như bạn thích' này đã cải thiện đáng kể khả năng đánh giá độ mặn của món ăn một cách nhanh chóng và chính xác so với các công nghệ nếm điện tử khác.

Để bắt chước quá trình con người nhai và nếm trong đầu bếp robot của họ, các nhà nghiên cứu đã gắn một đầu dò độ dẫn, hoạt động như một cảm biến độ mặn vào một cánh tay robot. Họ chuẩn bị trứng và cà chua, thay đổi số lượng cà chua và lượng muối trong mỗi món ăn. Sử dụng đầu dò, robot 'nếm thử' các món ăn theo kiểu lưới, trả lại kết quả đọc chỉ sau vài giây.

Để bắt chước sự thay đổi kết cấu do nhai, nhóm nghiên cứu sau đó cho hỗn hợp trứng vào máy xay sinh tố và cho rô bốt thử lại món ăn. Các lần đọc kết quả khác nhau ở các điểm 'nhai' khác nhau tạo ra bản đồ hương vị của từng món ăn.