Hôm nay trên TechToday, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về Robotic Chef Masters Recipe – một đầu bếp người máy có khả năng học và sao chép các công thức nấu ăn chỉ bằng cách xem các video chế biến thực phẩm. Đây là một bước phát triển tiên tiến nhất của AI trong việc hiểu và thực hiện các tác vụ phức tạp.
Với khả năng học tập độc đáo, robot có thể hiểu và bắt chước các hành động của con người trong thế giới ẩm thực. Chúng có thể tái tạo các hành động này một cách hiệu quả, biến công thức kỹ thuật số thành một món ăn thực sự ngon miệng. Tuy nhiên, nhiệm vụ học hỏi từ video là một thách thức đáng kể đối với AI vì tính phức tạp và nhiều sắc thái của nấu ăn.
Sự phát triển này mang ý nghĩa rất lớn vì nó có khả năng xác định lại việc sử dụng AI trong vô số ngành công nghiệp. Điều này có khả năng mở khóa các khả năng mới trong các hệ thống tự trị và xác định lại sự tương tác của chúng ta với công nghệ trong cuộc sống hàng ngày. Khả năng học các nhiệm vụ phức tạp từ video có thể mở ra một kỷ nguyên mới của máy học.
Nhóm nghiên cứu tại Đại học Cambridge hy vọng rô-bốt sáng tạo này sẽ mở đường cho những robot linh hoạt hơn và có khả năng tự học, chúng sẽ dễ thích nghi hơn và có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ hơn trong các môi trường khác nhau. Đây là một bước tiến tới kỷ nguyên rô-bốt học tập, và chắc chắn đã đưa chúng ta tiến gần hơn một bước tới một tương lai nơi rô-bốt có thể học hỏi, thích ứng và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, chỉ bằng cách quan sát và học hỏi từ hành vi của con người.
#RoboticChefMastersRecipe #AI #robotichọc #sángtạo #thựcphẩm #họcđượcnhữngthứcthúvị #côngnghệ #ĐạihọcCambridge #techToday
Nguồn: https://techtoday.co/robotic-chef-masters-recipe-recreation-by-watching-food-videos/
bản tin
Sed ut perspiciatis unde.
Nhóm kỹ sư của Đại học Cambridge gần đây đã tiết lộ một bước phát triển tiên phong trong chế tạo người máy: một đầu bếp người máy có khả năng học và sao chép các công thức nấu ăn chỉ bằng cách xem các video chế biến thực phẩm. Bước đột phá này kết hợp thị giác máy tính, học máy và người máy, mở rộng ranh giới của khả năng AI trong việc hiểu và thực hiện các tác vụ phức tạp.
Khả năng học tập độc đáo của robot được xây dựng trên một mạng lưới thuật toán phức tạp, cho phép nó hiểu và bắt chước các hành động của con người trong thế giới ẩm thực. Khi được xem các video về các công thức nấu ăn khác nhau, rô-bốt học cách nhận biết các hành động và thành phần liên quan. Chúng bao gồm cắt rau, thêm chúng vào chảo hoặc nêm gia vị cho món ăn. Bằng cách phát hiện các mẫu và trình tự, rô-bốt có thể tái tạo các hành động này một cách hiệu quả, biến công thức kỹ thuật số thành một món ăn thực sự ngon miệng.
Phá vỡ thử thách
Mặc dù có vẻ đơn giản, nhưng nhiệm vụ học hỏi từ video là một thách thức đáng kể đối với AI. Điều này là do tính chất phức tạp và nhiều sắc thái của nấu ăn, bao gồm các động tác chính xác, sử dụng nhiều loại nguyên liệu và khả năng tính toán thời gian nhạy bén. Robot phải xác định và giải thích các yếu tố này từ các video hai chiều, áp dụng kiến thức này vào môi trường ba chiều và thực hiện các hành động bằng cách sử dụng các phần phụ cơ học.
Hơn nữa, các video không có cấu trúc hoặc trình tự định trước mà robot có thể làm theo. Máy cần giải mã đúng trình tự các tác vụ, hiểu cách sử dụng các công cụ nhà bếp khác nhau và dự đoán kết quả của các thành phần được kết hợp.
Ý nghĩa của Đột phá
Ý nghĩa của sự phát triển này là rất lớn, vì nó có khả năng xác định lại việc sử dụng AI trong vô số ngành công nghiệp, ngoài thế giới ẩm thực. AI như vậy có thể được sử dụng trong chăm sóc sức khỏe cho các ca phẫu thuật được hỗ trợ, trong xây dựng cho các nhiệm vụ xây dựng và lắp ráp cũng như trong ngành vũ trụ cho các nhiệm vụ do rô-bốt dẫn đầu. Điều này có khả năng mở khóa các khả năng mới trong các hệ thống tự trị và xác định lại sự tương tác của chúng ta với công nghệ trong cuộc sống hàng ngày.
Hơn nữa, khả năng học các nhiệm vụ phức tạp từ video có thể mở ra một kỷ nguyên mới của máy học, nơi robot không chỉ giới hạn ở các nhiệm vụ mà chúng được lập trình mà còn có thể học hỏi và phát triển dựa trên những quan sát của chúng.
Hướng tới tương lai của robot học tập
Nhóm nghiên cứu tại Đại học Cambridge hình dung đầu bếp rô-bốt sáng tạo này là một bước tiến tới kỷ nguyên rô-bốt học tập. Họ tin rằng nghiên cứu của họ sẽ mở đường cho những robot linh hoạt hơn và có khả năng tự học, chúng sẽ dễ thích nghi hơn và có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ hơn trong các môi trường khác nhau.
Mặc dù còn một chặng đường dài phía trước trước khi những rô-bốt như thế này trở nên phổ biến, nhưng nghiên cứu đột phá này chắc chắn đã đưa chúng ta tiến gần hơn một bước tới một tương lai nơi rô-bốt có thể học hỏi, thích ứng và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, chỉ bằng cách quan sát và học hỏi từ hành vi của con người.
[ad_2]
