인공지능 로봇 셰프: 요리의 미래?
요리계는 많은 혁신적인 기술을 수용하고 있습니다. 몇 년 전에는 불가능하다고 생각됐지만 이제는 칩과 파스타 젓기, 버거 튀기기, 피자 조립 등 주방과 관련된 많은 작업을 로봇 요리사가 완료할 수 있는 것으로 알려졌습니다. 오늘날 AI 로봇 요리사는 실제로 더 많은 일을 할 수 있습니다. 온보드 센서, 광학 카메라 및 향상된 AI 기술을 갖춘 이 AI 로봇 셰프는 처음부터 멀티태스킹까지 설계되어 전문 인간 셰프의 동작과 움직임을 실시간으로 실행합니다.
인공지능 로봇 셰프란?
간단히 말해서, AI 로봇 요리사는 음식을 요리하도록 설계된 인공 지능이 강화된 로봇입니다. 최신 AI 로봇 셰프 중 하나인 Moley Robotics는 요리 과정의 거의 모든 부분을 자동화하는 AI 자율 시스템인 세계 최초의 완전 로봇식 주방입니다. 스마트 주방 전체와 함께 작동하는 천장 장착형 장치입니다. 천장에 설치된 트랙을 따라 미끄러지는 두 개의 암이 있으며 온도 조절, 싱크대 사용, 재료를 섞어 냄비에 붓고 냄비를 휘젓는 등의 작업이 가능합니다. Moley Robotics에는 한 번에 5,000끼 이상의 식사를 요리하고 나중에 청소할 수 있는 레시피가 사전 프로그래밍되어 있습니다.
이 로봇은 레시피를 분석하는 데 사용되는 주방 가전제품에 부착된 센서를 통해 음식 만드는 방법을 배울 수 있습니다. 또한 마이크로초당 1,200개 이상의 매개변수를 모니터링할 수 있으며 만지고 냄새 맡고 보고 들을 수 있습니다. 이러한 감각은 운영 체제(OS)에 피드백을 보내 인간과 같은 학습 루프를 생성합니다. 이러한 기능의 도움으로 그들은 많은 주방 작업을 자동화하고 시간이 지남에 따라 새로운 기술을 배울 수 있습니다. AI 로봇 셰프는 촉각, 접촉, 근접 센서를 이용해 작업을 기록하고 움직임을 포착하며 레시피를 조리합니다. 이를 통해 로봇은 재료를 교체해야 할 시기를 파악하고, 요리를 제안하고, 칼로리를 조절하고, 다양한 식단과 라이프스타일에 맞게 메뉴를 조정할 수 있습니다. AI 로봇 셰프는 정보를 데이터베이스에 저장하고 필요할 때 검색해 스스로 학습하고 이러한 작업을 수행할 수 있다.
모든 징후는 21세기 세계가 인공지능 로봇 셰프의 더 많은 혁신을 환영할 준비가 되어 있는 것으로 보이며, 전문가들은 2025년까지 스마트 홈이 4억 8,280만 개에 달할 것이라고 예측하고 있습니다. 2022년 말까지 세계 인구는 80억 명에 이를 것으로 추산된다. 이는 식품에 대한 수요 증가, 세계 식품 산업에 대한 압력, 더 좋고 지속 가능한 식품 품질에 대한 소비자 요구를 촉발할 것입니다. AI 로봇 셰프가 도움이되는 곳입니다.
인공지능 로봇 셰프의 장점
#1: 인력 부족 문제 해결
AI 로봇 셰프는 대부분의 레스토랑, 패스트푸드, 대용량 주방의 인력 부족 문제를 해결합니다. 인간의 부족한 작업을 보완하거나 인계받아 비용을 절감하고 고객 경험을 향상시킵니다.
#2: 낭비 줄이기
AI 로봇 셰프는 각 식사에 필요한 재료를 할당함으로써 과대평가로 인한 인적 오류를 제거하여 음식물 쓰레기와 비용을 줄이는 데 도움을 줍니다. 또한 첨단 AI 로봇 셰프는 식품 저장 용기의 환경을 모니터링하여 식품 부패를 방지할 수 있습니다.
#3: 스마트 주방 협업
스마트 주방은 이제 대부분의 가정에서 흔히 볼 수 있으며 AI로 강화된 로봇 요리사가 효과적으로 기능하는 데 필요한 자동 기능과 반자동 기기를 갖추고 있습니다. 이는 인간 요리사가 주방에서 보내는 시간을 줄여줍니다.
#4: 오염 감소
AI 로봇 셰프의 서비스는 식중독으로 인한 오염 위험을 제거하는 것입니다. 또한 저축을 장려하고 비즈니스 수익을 늘리며 고객 만족도와 충성도를 높입니다.
인공지능 로봇 셰프의 한계
인공지능 로봇 셰프는 감자나 마늘 껍질 벗기기, 당근 다지기, 야채나 과일 썰기 등 조리 재료와 음식 준비를 할 수 없습니다. AI 로봇 요리사는 현재 가격이 매우 비싸서 많은 사람들이 감당할 수 없습니다. 인간은 자연스럽게 요리를 즐기고 음식을 먹는 것을 신뢰하므로 AI 로봇 요리사가 인간 요리사를 완전히 대체할 가능성은 낮지만 대신 보조 역할을 할 수 있습니다.
앞으로의 길
캠브리지 대학의 연구원들은 씹는 과정의 다양한 단계에서 음식을 맛볼 수 있는 AI 로봇 요리사를 만들었습니다. 현재 진행 중인 프로젝트이지만, 그 과정에서 향상된 미각을 적용하여 무엇이든 씹을 수 있는 AI 기반 로봇 요리사가 이상적인 결과가 될 것입니다. 또한 AI 로봇 요리사는 단맛, 신맛, 짠맛, 쓴맛, 짠맛 등 5가지 기본 미각 모드를 보유하기 위해 향상된 미각 수용체를 보유해야 합니다.
더 큰 유연성, 향상된 운영 및 개선된 결과를 보장하기 위해 수신한 세부 데이터를 운영 체제에 더 효과적으로 통합할 수 있는 AI 로봇 셰프를 개발할 필요가 여전히 있습니다. 온라인 로봇 유령 주방은 사람들이 자신만의 메뉴와 레시피를 만들고 온라인으로 식사를 주문할 수 있게 함으로써 차세대 기술이 될 것으로 예상됩니다. 이 AI 로봇은 주어진 사양에 따라 레시피를 준비하고 기록적인 시간 내에 고객에게 전달합니다.
전반적으로 식품산업은 기술발전의 황금시대가 도래한 것 같습니다. 이 진전은 다소 지연됐지만, AI 로봇 셰프 시스템을 수반할 글로벌 수용이 다년간의 개발을 보완할 것으로 예상된다.
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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

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