Специалисты из Норвежского университета науки и технологий совершили прорыв в автоматизации тонких кулинарных процессов, создав роботизированную платформу, способную без вмешательства человека готовить сашими.
Сложность работы с сырой рыбой долгое время оставалась камнем преткновения для индустрии, ведь мягкое филе непредсказуемо деформируется, а малейшая ошибка в давлении неминуемо портит деликатес.
Теперь же этот барьер удалось преодолеть благодаря симбиозу искусственного интеллекта и уникального сенсора.
Сердцем установки служит слаженный ансамбль из трех механических манипуляторов, каждый из которых получил строго определенную роль в этом высокоточном гастрономическом спектакле. Одна «рука» выполняет функцию тисков, намертво фиксируя скользкое филе непосредственно перед надрезом. Вторая конечность, вооруженная настоящим поварским ножом, отвечает за геометрию и аккуратность среза. Завершает же процесс третий манипулятор, который с филигранной осторожностью, используя палочки, переносит готовые полупрозрачные ломтики на тарелку для подачи.
Виртуальная школа и осязание вместо зрения
Ключевой инновацией стала методика обучения робота правильному позиционированию продукта. Исследователи применили глубокое обучение с подкреплением, однако тренировки проходили исключительно в цифровой симуляции. Алгоритм миллионы раз отрабатывал движения в виртуальной среде, самостоятельно находя оптимальную стратегию удержания и поворота рыбы. После завершения этого цифрового курса навыки были напрямую транслированы в физического робота, который впервые взял в руки настоящего лосося уже будучи практически профессиональным резчиком.
Однако имитация физического контакта с разделочной доской представляла собой отдельную инженерную головоломку. Нож закреплен в мягком захвате, из-за чего его геометрия в пространстве слегка «плавает» во время движения. Чтобы робот не промахивался и не врезался лезвием в поверхность, разработчики снабдили систему тактильным датчиком GelSight. Это устройство, оснащенное гелевой подушкой и внутренней камерой, считывает микроскопические деформации при касании, даря машине почти человеческое чувство осязания. Благодаря этому сенсору система чувствует момент соприкосновения металла с доской и корректирует траекторию в режиме реального времени, не разрушая структуру рыбы излишним нажимом.
Для воспитания этой почти интуитивной чувствительности потребовался колоссальный массив данных. В ходе 157 пробных операций по разделке было зафиксировано свыше 12 тысяч уникальных образцов взаимодействия ножа с поверхностью. Итоговая модель научилась идентифицировать касание с безошибочной точностью в 95% случаев, демонстрируя при этом стабильную повторяемость, близкую к 99%.
Экзамен на кухне и скользкие неудачи
Финальные тесты проходили в условиях, максимально приближенных к реальному производству, с использованием настоящих кусков лосося. Робот изготовил 34 ломтика замысловатой толщиной от 6 до 16 миллиметров. Любопытная проблема возникла на этапе отделения нарезанных кусочков: из-за естественной клейкости свежей рыбы шесть ломтиков намертво прилипли к стальному лезвию. Вопреки сложности ситуации, Sashimi-Bot успешно снял все экземпляры прямо с ножа, не повредив их, что подтвердило высокий уровень адаптивности алгоритмов.
Основная же часть порций перемещалась с разделочной доски стандартным способом при помощи палочек. Из 28 оставшихся кусочков система безукоризненно сервировала 26. Единственные два сбоя произошли с наиболее тонкими слайсами, которые предательски выскальзывали из захвата манипулятора. Этот незначительный процент брака, по мнению авторов проекта, лишь очерчивает границы для дальнейшего совершенствования механики, однако сама концепция доказала свою состоятельность для пищевых производств и даже ресторанного бизнеса, где требуется ювелирное обращение с деформируемыми материалами.
