ピザ作りロボットは自動化の進歩につながる可能性があります

ロボットに素晴らしいピザを作るように教えることは、より複雑な自動化の問題を解決するための鍵になるかもしれません。

研究者 作成しました 2段階の学習プロセスを使用して、ロボットが複雑な生地操作タスクを実行できるようにするロボット操作システム。 この方法については、 新しい用紙、ロボットが生地を切って広げる、まな板の周りから生地の断片を集めるなどのことを行うことができます。

「面白そうに聞こえるかもしれませんが、ピザ作りはロボットにとって並外れたテストです」とAI研究者 エイドリアン・ジダリッツ研究に関与していなかった、は電子メールのインタビューでLifewireに語った。 「ロボットはカメラを通してオブジェクトを表示するため、これらの画像を3次元オブジェクトにまとめようとするときに、そのオブジェクトの2次元画像を処理する必要があります。 それに加えて、ピザの生地が絶えず変形しているという事実に加えて、テストはさらに異常なものになります。」

生地を広げる

ロボットの場合、生地の形状はさまざまな形で変化する可能性があり、方程式で表すのは難しいため、生地のような変形可能なオブジェクトを操作することは困難です。 そして、その生地から新しいフォームを作成するには、複数の手順とさまざまなツールの使用が必要です。 学習は試行錯誤によって行われることが多いため、ロボットが長い一連のステップで操作タスクを学習することは困難です。多くの選択肢があります。

現在、MIT、カーネギーメロン大学、カリフォルニア大学サンディエゴ校の科学者たちは、ピザを作るためのロボットを教えるための改良された方法を開発したと述べています。 彼らは、2段階の学習プロセスを使用するロボット操作システムのフレームワークを作成しました。これにより、ロボットは複雑な生地操作タスクを長期間にわたって実行できるようになります。

新しい方法には、タスクを完了するためにロボットが実行する必要のある各ステップを解決する「教師」アルゴリズムが含まれます。 次に、麺棒を使用するなど、レッスン中に必要な各スキルをいつどのように実行するかについての抽象的なアイデアを学習する「学生」の機械学習モデルをトレーニングします。 この知識を使用して、システムは、タスク全体を完了するためのスキルを管理する方法を推論します。

「この方法は、人間としての私たちの行動計画に近いものです」と、MITの大学院生であり、この方法に関する論文の著者の1人であるYunzhu Li氏は、プロジェクトに関するニュースリリースで述べています。 「人間が長期的な仕事をするとき、私たちはすべての詳細を書き留めているわけではありません。 ステージとは何か、そして途中で達成する必要のある中間目標のいくつかを大まかに教えてくれる高レベルのプランナーがいて、それを実行します。」

パイのパイ

驚くべき量の数学がピザ生地の作成に使われている、とジダリッツ氏は語った。 生地は、代数的またはパラメトリックな表面を使用して記述できます。

「次に、変形を表すための形式、通常は微分方程式のセットを選択するという問題があります」と彼は付け加えました。 「これらの微分方程式は計算が非常に複雑であるため、ここでは問題が発生する可能性があります。 ロボットが次のステップで変形する可能性のあるものを計算している間、ピザの生地を空中で凍らせることはできません。」

Yariv Rechesロボットファーストフード店を建設するHyperFoodRoboticsの共同創設者は、電子メールのインタビューで、ピザ生地の操作は難しい課題であると述べました。 生地のような変形可能なオブジェクトの操作は、硬いオブジェクトの操作よりも複雑です。

「静的オブジェクトは一連のアクションの最後に調べられますが、変形可能なオブジェクトでは、主題は次のようになります。 常に形と一貫性が変化します。つまり、注釈プロセスのメカニズムはその場で適応する必要があります」と彼は述べています。 追加した。

しかし、ロボット工学の最近の進歩は、ピザ愛好家にとって素晴らしいことにつながる可能性がある、とReches氏は述べています。 食品の取り扱い、組み立て、調理、調理、包装は、ロボットによる取り扱い中に形が変わることがよくあります。

「AIを食品の調理に統合するということは、状態の変化を経験し、ロボットディスペンサーを通過する必要のあるすべての食材をテクノロジーで管理できることを意味します」とReches氏は付け加えました。 「たとえば、アプリケーション、拡散、さらにはその場での修正が必要なピザのトッピング、またはハンバーガーのパテとパンのアプリケーションと組み立てさえも処理できます。」