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Künstliche Intelligenz in der Küche: Roboterkoch lernt von Rezeptvideos

Forscher haben einem Roboter beigebracht, sich Kochvideos anzusehen, aus diesen zu lernen und am Ende die gezeigten Gerichte nachzukochen. Was faszinierend klingt, hat aber auch noch Verbesserungspotenzial.

Von Brian Rotter
2 Min.
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Der Roboterkoch erkannte in einem Video alle Zutaten. (Screenshot: Youtube)


Auf das klassische Kochbuch greifen heute wohl nur noch die wenigsten in der Küche zurück. Zu groß ist das Angebot im Internet mittlerweile. Unzählige Rezeptideen tummeln sich dabei im Netz. Besonders beliebt sind auch Kochvideos auf diversen Plattformen wie Youtube, Instagram oder Tiktok. In ihnen können Nutzer nicht nur sehen, was sie alles brauchen, sondern auch, wie sie ein Gericht bestmöglich zubereiten.

Menschliche Köche können neue Rezepte durch Beobachtung lernen, sei es durch das Zuschauen bei anderen Köchen oder das Ansehen von Kochvideos auf Plattformen wie Youtube. Die Programmierung eines Roboters zur Zubereitung verschiedener Gerichte ist jedoch kostspielig und zeitaufwendig.

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Forscher der Universität Cambridge haben jetzt einen Roboterkoch entwickelt, der in der Lage ist, sich Kochvideos anzuschauen, daraus zu lernen und am Ende die Gerichte selbstständig zuzubereiten. In einem Experiment zeigten die Forscher dem Roboter acht einfache Salatrezepte, die sie zuvor selbst zubereitet hatten. Dafür nutzten sie ein öffentlich zugängliches neuronales Netzwerk, um den Roboter zu trainieren.

Das neuronale Netzwerk war bereits darauf programmiert, verschiedene Objekte zu identifizieren, darunter auch die in den Salatrezepten verwendeten Früchte und Gemüsesorten wie Brokkoli, Karotte, Apfel, Banane und Orange. Nachdem sich der Roboter ein Video angeschaut hatte, in dem einer der Forscher eines der Rezepte zubereitete, und die Zutaten erkannt hatte, kochte er das Gericht nach.

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Auch für die Zukunft wertvoll

Durch den Einsatz von Computer-Vision-Techniken analysierte der Roboter jedes Videobild und konnte die verschiedenen Objekte und Merkmale identifizieren. Sowohl die Rezepte als auch die Videos wurden in Vektoren umgewandelt und der Roboter führte mathematische Operationen an den Vektoren durch, um die Ähnlichkeit zwischen einer Demonstration und einem Vektor festzustellen.

Die Videos dienten dem Roboter zudem als Grundlage, um sein eigenes Kochbuch schrittweise zu erweitern. Am Ende des Experiments entwickelte der Roboter sogar eigenständig ein neuntes Rezept. Die Ergebnisse der Studie zeigen das Potenzial von Videoinhalten als wertvolle Datenquelle für die automatisierte Lebensmittelproduktion. Das berichtet Science Daily.

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