케임브리지 대학이 오믈렛을 만드는 로봇을 개발했다. (사진. University of Cambridge)

요리 로봇은 오랜 기간 공상 과학 작가, 미래 학자 및 과학자들의 열망이었다. 이후 인공 지능 기술이 발전함에 따라 상업 회사는 프로토타입 로봇 요리사를 만들었지만, 현재 상업적으로 이용 가능한 기술은 없으며 기술 측면에서 인간의 기술보다 훨씬 뒤떨어져 있는 상황이다.

 

케임브리지 대학(University of Cambridge)은 이에 주목, 오믈렛을 만드는 로봇을 개발해냈다. 한 관계자는 “음식에 관해서는 인간이 완전히 객관적일 수 없기 때문에 로봇 공학자들에게는 정말 흥미로운 문제”라고 언급했다.

 

음식을 준비하고 요리하기 위해 로봇을 가르치는 것은 어려운 작업이다. 이는 로봇 조작, 컴퓨터 비전, 감지 및 인간-로봇 상호 작용의 복잡한 문제를 처리하고 일관된 최종 제품을 생산해야하기 때문이다. 

또한 맛은 사람마다 차이가 있기 때문에, 정량적인 작업에 탁월한 로봇이 질적인 요리업무를 수행하는 데에는 어려움이 있다. 다른 연구 그룹은 쿠키, 팬케이크 및 피자를 만들도록 로봇을 훈련하기도 했지만, 이 로봇 요리사는 요리와 관련된 많은 주관적 변수에 대해 최적화되지 않았다.

 

계란 요리, 특히 오믈렛은 오랫동안 요리 기술의 시험으로 여겨져왔다. 관계자는 “오믈렛은 만들기는 쉽지만 만들기가 어려운 요리 중 하나이다”라며, “로봇 셰프의 능력을 향상시키고 맛, 질감, 냄새 및 외관을 최적화하는 이상적인 테스트라고 생각했다”고 밝혔다.

 

실제로 이들은 계란을 깨는 것에서부터 완성된 접시를 도금하는 것까지 오믈렛을 준비하도록 로봇 요리사를 훈련시켰다. 

 

아울러 이들이 개발한 머신 러닝 기술은 Bayesian Inference라는 통계 도구를 사용해 제한된 양의 데이터 샘플에서 최대한 많은 정보를 짜내고, 오믈렛으로 인간의 맛을 과도하게 채우지 않도록 했다. 

 

관계자는 “우리가 직면한 또 다른 도전은 인간 취향의 주관성이었다”라며, “인간은 절대적인 조치를 취하는데 능숙하지 않으며, 일반적으로 미각에 관한 상대적인 조치를 취한다”고 밝혔다. 

 

한편 이와 같은 결과는 머신 러닝을 사용해 식품 최적화의 정량적 개선을 얻을 수 있음을 보여준다. 또한 이러한 접근 방식은 여러 로봇 요리사에게 쉽게 확장될 수 있어, 다른 최적화 기술과 그 실행 가능성을 조사하기 위해 추가 연구가 수행될 전망이다.