Chef Robot Kepintaran Buatan: Masa Depan Memasak?
Dunia kulinari menerima banyak teknologi inovatif. Ini dianggap mustahil beberapa tahun lalu, tetapi kini diketahui bahawa tukang masak robot boleh menyelesaikan banyak tugas berkaitan dapur, seperti mengacau kerepek dan pasta, menggoreng burger dan memasang piza. Hari ini, chef robot AI sebenarnya boleh melakukan lebih banyak lagi. Dengan penderia onboard, kamera optik dan teknologi AI yang dipertingkatkan, chef robot AI ini direka bentuk dari bawah ke pelbagai tugas, melaksanakan pergerakan dan pergerakan seorang chef manusia profesional dalam masa nyata.
Apakah itu chef robot kecerdasan buatan?
Ringkasnya, chef robot AI ialah robot yang dipertingkatkan dengan kecerdasan buatan dan direka untuk memasak makanan. Salah seorang tukang masak robot AI terbaharu, Moley Robotics, ialah dapur robotik sepenuhnya pertama di dunia, sistem autonomi AI yang mengautomasikan hampir setiap bahagian proses memasak. Ini ialah peranti yang dipasang di siling yang berfungsi dengan keseluruhan dapur pintar. Ia mempunyai dua lengan yang meluncur di sepanjang trek yang dipasang di siling dan dapat melaraskan suhu, menggunakan sinki, mencampur bahan-bahan dan menuangkannya ke dalam periuk, dan kacau periuk. Robotik Moley telah diprogramkan terlebih dahulu dengan resipi untuk memasak lebih daripada 5,000 hidangan pada satu masa dan membersihkannya selepas itu.
Robot ini boleh belajar cara membuat makanan melalui penderia yang dipasang pada peralatan dapur, yang digunakan untuk menganalisis resipi. Mereka juga mampu memantau lebih daripada 1,200 parameter setiap mikrosaat dan boleh menyentuh, menghidu, melihat dan mendengar. Deria ini menghantar maklum balas kepada sistem pengendalian (OS) mereka, mewujudkan gelung pembelajaran seperti manusia. Dengan bantuan ciri ini, mereka boleh mengautomasikan banyak tugasan dapur dan mempelajari kemahiran baharu dari semasa ke semasa. Tukang masak robot AI mempunyai sensor sentuhan, sentuhan dan kedekatan untuk merakam tugasan, menangkap pergerakan dan memasak resipi. Ini membolehkan robot mentafsir bila bahan perlu diganti, mencadangkan hidangan, mengawal kalori dan menyesuaikan menu dengan diet dan gaya hidup yang berbeza. Koki robot AI dapat mengajar dirinya sendiri dan melaksanakan tugas-tugas ini dengan menyimpan maklumat dalam pangkalan data dan mendapatkannya apabila diperlukan.
Semua tanda menunjukkan bahawa dunia abad ke-21 nampaknya bersedia untuk mengalu-alukan lebih banyak inovasi daripada chef robot kecerdasan buatan, dengan pakar meramalkan bahawa menjelang 2025, akan terdapat 482.8 juta rumah pintar. Dianggarkan bahawa populasi global akan mencapai 8 bilion menjelang akhir 2022. Ini akan mencetuskan peningkatan permintaan untuk makanan, tekanan ke atas industri makanan global, dan permintaan pengguna untuk kualiti makanan yang lebih baik dan mampan. Di sinilah chef robot AI berguna.
Faedah Chef Robot Kepintaran Buatan
#1: Menyelesaikan Masalah Kekurangan Tenaga Manusia
Chef robot AI menyelesaikan masalah kekurangan tenaga kerja di kebanyakan restoran, makanan segera dan dapur berkapasiti besar dengan menambah atau mengambil alih kerja manusia, sekali gus mengurangkan kos dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
#2: Kurangkan Pembaziran
Dengan memberikan bahan-bahan yang diperlukan untuk setiap hidangan, chef robot AI Bantu mengurangkan pembaziran makanan dan kos dengan menghapuskan kesilapan manusia daripada anggaran yang berlebihan. Selain itu, chef robot AI yang canggih boleh memantau persekitaran bekas penyimpanan makanan untuk mengelakkan kerosakan makanan.
#3: Kerjasama Dapur Pintar
Dapur pintar kini biasa di kebanyakan rumah dan dilengkapi dengan Automatik fungsi dan peralatan separa automatik, yang diperlukan untuk chef robot yang dipertingkatkan AI berfungsi dengan berkesan. Ini mengurangkan masa yang dihabiskan oleh tukang masak manusia di dapur.
#4: Mengurangkan pencemaran
Perkhidmatan chef robot AI adalah untuk menghapuskan pencemaran yang disebabkan oleh risiko penyakit bawaan makanan . Mereka juga menggalakkan penjimatan, meningkatkan keuntungan perniagaan, dan meningkatkan kepuasan dan kesetiaan pelanggan.
Keterbatasan AI Robot Chef
AI Robot Chef tidak boleh mengendalikan bahan masakan dan penyediaan makanan, seperti mengupas kentang atau bawang putih, potong lobak merah, potong sayur atau buah. Tukang masak robot AI pada masa ini sangat mahal, menjadikannya tidak mampu dimiliki oleh ramai orang. Manusia secara semula jadi suka memasak dan mempercayai makan makanan mereka, jadi tukang masak robot AI tidak mungkin menggantikan sepenuhnya tukang masak manusia, tetapi sebaliknya boleh bertindak sebagai pembantu.
Jalan di hadapan
Penyelidik di Universiti Cambridge telah mencipta seorang chef robot AI yang boleh merasai makanan pada peringkat proses mengunyah yang berbeza . Walaupun ini adalah projek yang berterusan, hasil yang ideal ialah chef robot berkuasa AI yang boleh mengunyah apa sahaja, menggunakan deria rasa yang dipertingkatkan dalam proses itu. Selain itu, chef robot AI perlu mempunyai reseptor rasa yang lebih baik untuk memiliki lima mod rasa asas, iaitu manis, masam, masin, pahit dan masin.
Masih terdapat keperluan untuk membangunkan tukang masak robot AI yang boleh mengintegrasikan data terperinci yang diterima dengan lebih baik ke dalam sistem pengendaliannya untuk memastikan fleksibiliti yang lebih besar, operasi yang dipertingkatkan dan hasil yang lebih baik. Dapur hantu robotik dalam talian dijangka menjadi perkara besar seterusnya, membolehkan orang ramai mencipta menu dan resipi mereka sendiri dan memesan makanan mereka dalam talian. Robot AI ini akan menyediakan resipi mengikut spesifikasi yang diberikan dan menghantarnya kepada pelanggan dalam masa yang singkat.
Secara keseluruhan, nampaknya zaman keemasan kemajuan teknologi dalam industri makanan telah tiba. Walaupun kemajuan ini telah tertakluk kepada beberapa kelewatan, adalah dijangka bahawa penerimaan global yang akan mengiringi sistem chef robot AI akan menggantikan pembangunan berbilang tahunnya.
Atas ialah kandungan terperinci Chef Robot Kepintaran Buatan: Masa Depan Memasak?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
