Новый робот успешно режет сырого лосося благодаря искусственному интеллекту и чувству осязания

Норвежские исследователи разработали робота, способного самостоятельно нарезать сашими из сырого лосося с минимальным участием человека. Новая система получила название Sashimi-Bot и демонстрирует, как современные методы искусственного интеллекта и тактильного восприятия позволяют роботам работать с мягкими и легко деформируемыми материалами, которые традиционно считаются одной из самых сложных задач для автоматизации.

Хотя промышленные роботы уже давно успешно выполняют множество повторяющихся операций, работа с сырой рыбой остаётся серьёзным вызовом. Филе лосося меняет форму при перемещении и нарезке, из-за чего машинам трудно выполнять одинаково точные разрезы. Решение этой проблемы может оказаться полезным не только для пищевой промышленности, но и для медицины и других отраслей, где требуется работа с мягкими материалами.

Система была создана специалистами Норвежского университета науки и технологий. В её основе находятся три роботизированные руки, каждая из которых выполняет собственную задачу. Первая удерживает и фиксирует лосося перед нарезкой, вторая управляет поварским ножом, а третья использует палочки для аккуратного перемещения готовых ломтиков на сервировочный поднос.

Одной из главных трудностей оказалось правильное позиционирование рыбы. Даже небольшое смещение филе может ухудшить качество нарезки. Для решения этой задачи исследователи использовали глубокое обучение с подкреплением. Робот проходил обучение в виртуальной среде, где многократно отрабатывал различные движения и постепенно учился правильно располагать рыбу перед разрезанием. После завершения обучения полученные навыки были перенесены на реальную установку без дополнительной тренировки на настоящем лососе.

Ещё одной проблемой стал контроль глубины разреза. Роботу необходимо точно определять момент соприкосновения ножа с разделочной доской. Задача усложняется тем, что нож удерживается мягким роботизированным захватом, из-за чего его положение может незначительно изменяться во время работы.

Для решения этой проблемы система была оснащена тактильным датчиком GelSight. Устройство использует мягкую гелевую поверхность и встроенную камеру для регистрации изменений давления, фактически обеспечивая робота аналогом осязания. Благодаря этому робот способен чувствовать контакт ножа с поверхностью и корректировать свои действия в режиме реального времени.

Для обучения системы распознавания касаний учёные собрали более 12 тысяч образцов данных, полученных в ходе 157 операций нарезки. В результате разработанная модель смогла определять контакт ножа с разделочной доской с точностью 95 процентов и продемонстрировала 99-процентную прецизионность во время испытаний. Это позволило избежать чрезмерного давления на доску и повысить качество нарезки.

Испытания проводились на настоящих кусках лосося. В ходе тестов робот изготовил 34 ломтика толщиной от 6 до 16 миллиметров. Некоторые кусочки после нарезки прилипали к лезвию ножа, что является распространённой проблемой при работе с сырой рыбой. Однако робот успешно снял все шесть таких ломтиков непосредственно с ножа.

Оставшиеся кусочки в большинстве случаев были без проблем перенесены на поднос. Система успешно переместила 26 из 28 ломтиков, оставшихся на разделочной доске. Только две неудачи произошли при работе с очень тонкими кусочками, которые соскользнули с палочек.

Авторы исследования считают, что разработанная технология демонстрирует значительный прогресс в области робототехники и манипулирования мягкими объектами. Подобные системы в будущем могут найти применение не только на пищевых производствах и в ресторанах, но и в других сферах, где требуется высокая точность работы с деформируемыми материалами.