我们开始看到机器人以一些非常有趣的方式在食品行业站稳脚跟，从执行送货任务的机器人，到每小时生产300个比萨饼的系统，再到单手操作炸锅的电子厨师。剑桥大学的研究人员一直在修补这个机器人领域的边缘，并开发了一种机器，它有能力在食品加工过程中进行"口味测试"，确保各种食物出品的口味平衡性和一致性。
科学家们开发的机器人厨师实际上是2020年一个项目的延续，在该项目中，剑桥大学团队与家用电器公司Beko合作提出了一个有趣的概念。他们的想法是不只是让机器准备一个比萨饼或汉堡，而是让它根据人类的反馈，尽可能地生产出最好的食物。
显然，每个人的口味都不同，为了迎合什么是美味佳肴的固有主观性，研究人员开发了一种新的机器学习算法。给予机器人来自人类采样者的反馈，使其能够随着时间的推移改进其产品，例如调整其方法并制作出最终"味道很好"的煎蛋。
现在，为了让机器人拥有自己的口味测试能力，科学家们再次与Beko公司合作，生产了一个新的改进版本。在这样做的过程中，该团队试图模仿人类的咀嚼过程，这不仅在物理上分解食物以便于消化，而且使我们的口腔充满唾液和酶，从而改变食物的味道。
经过数百万年的进化，这个过程给人类带来了唾液将食物中的化学物质带到舌头上的味觉感受器，后者将信号传递给大脑，由大脑决定某物是否好吃的能力。如果一个机器人系统可以做类似的事情，它就可以随时在其烹饪过程中进行调整，最终以较少的人为干预获得更好味的菜肴。
"当我们品尝食物时，咀嚼的过程也为我们的大脑提供了持续的反馈，"研究的共同作者Arsen Abdulali博士说。"目前的电子测试方法只从同质化的样品中提取一张快照，所以我们想在一个机器人系统中复制一个更真实的咀嚼和品尝过程，这可以带来更美味的最终产品。"
该团队的新机器使用一个电导率探针作为盐度传感器，固定在一个机器人手臂上。然后向机器人展示了九种不同的炒蛋和西红柿，每道菜中的西红柿和盐的数量不同。
机器人能够"品尝"这道菜，然后把菜放在搅拌机里搅拌几次，模仿咀嚼，让机器人在不同阶段继续品尝。机器人的不同读数使其能够根据不同"咬"的咸度水平，以网格状的方式创建菜肴的味觉地图。后期，科学家们希望为他们的机器人厨师增加更多的功能，计划研究新的传感能力，使其能够品尝甜味和油性食物。
"当一个机器人正在学习如何做饭时，就像任何其他厨师一样，它需要指示它做得如何，"Abdulali说。"我们希望机器人能够理解味道的概念，这将使它们成为更好的厨师。在我们的实验中，机器人可以'看到'食物被咀嚼时的差异，这提高了它的品尝能力"。
这项研究发表在《机器人学和人工智能前沿》杂志上。