[터키] 베코, 케임브리지대와 공동으로 머신러닝을 이용해 오믈렛을 요리하는 로봇 개발
터키 가전업체인 베코(Beko)에 따르면 케임브리지대(University of Cambridge)와 공동으로 머신러닝을 이용해 오믈렛을 요리하는 로봇을 개발했다.
일반적으로 음식을 준비하고 요리하기 위해 로봇을 가르치는 것은 어려운 일로 평가된다. 로봇 조작, 컴퓨터 비전, 감지 및 인간-로봇 상호 작용의 복잡한 문제를 처리하고 일관된 최종 제품을 생산해야하기 때문이다.
또한 맛은 보편적이지 않아 보편적인 솔루션의 존재가 어렵다는 문제점이 있다. 즉 요리는 질적인 작업이지만 로봇은 일반적으로 정량적인 작업에 탁월하기 때문이다.
이를 고려할 때 오믈렛 요리는 로봇 셰프의 능력을 파악하기 위해 맛, 질감, 냄새 및 외관을 최적화하는 이상적인 테스트로 평가된다. 이번에 개발된 로봇은 계란을 깨는 것부터 완성된 요리를 접시에 담는 것까지 수행할 수 있다.
특히 머신러닝 알고리즘(일명 배치 알고리즘)을 조정해 비교 평가를 기반으로 맛 내기의 정보가 제공됐다. 이를 바탕으로 머신러닝을 사용해 식품 최적화의 정량적 개선을 얻었다.
이러한 접근 방식은 다른 로봇 요리사에게 쉽게 확장될 수 있을 것으로 기대된다. 향후에는 다른 최적화 기술과 그 실행 가능성을 조사하기 위한 추가 연구가 수행될 수 있을 것으로 전망된다. 참고로 연구결과는 IEEE Robotics and Automation Letters 저널에 공개됐다.
▲ Turkey-Beko-robot
▲ 베코(Beko)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)
일반적으로 음식을 준비하고 요리하기 위해 로봇을 가르치는 것은 어려운 일로 평가된다. 로봇 조작, 컴퓨터 비전, 감지 및 인간-로봇 상호 작용의 복잡한 문제를 처리하고 일관된 최종 제품을 생산해야하기 때문이다.
또한 맛은 보편적이지 않아 보편적인 솔루션의 존재가 어렵다는 문제점이 있다. 즉 요리는 질적인 작업이지만 로봇은 일반적으로 정량적인 작업에 탁월하기 때문이다.
이를 고려할 때 오믈렛 요리는 로봇 셰프의 능력을 파악하기 위해 맛, 질감, 냄새 및 외관을 최적화하는 이상적인 테스트로 평가된다. 이번에 개발된 로봇은 계란을 깨는 것부터 완성된 요리를 접시에 담는 것까지 수행할 수 있다.
특히 머신러닝 알고리즘(일명 배치 알고리즘)을 조정해 비교 평가를 기반으로 맛 내기의 정보가 제공됐다. 이를 바탕으로 머신러닝을 사용해 식품 최적화의 정량적 개선을 얻었다.
이러한 접근 방식은 다른 로봇 요리사에게 쉽게 확장될 수 있을 것으로 기대된다. 향후에는 다른 최적화 기술과 그 실행 가능성을 조사하기 위한 추가 연구가 수행될 수 있을 것으로 전망된다. 참고로 연구결과는 IEEE Robotics and Automation Letters 저널에 공개됐다.
▲ Turkey-Beko-robot
▲ 베코(Beko)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)
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