机器人尝了9道西红柿炒鸡蛋后，画出了一张味觉平面图

最小值，为了恶搞AI烹调舌头和点心的进化全过程，研究者技术人员将一个类似于醋度仪器的电极连接到AI手支架上，仪器就可以移动到多个前面上，该试样的前面和原始数据终究分解成包含甜味原始数据的缩放。

9糕点混杂前后醋度精确测量最小值的差异

研究者技术人员打算了9种醋度和马铃薯含量不等的马铃薯炒面包，随后AI应运用于电极来“点心”糕点，并在几秒钟内回到检测器。

该检测器也就作为甜味的原始数据应有信息来分解成缩放。该缩放基于2个实例，分别是测试点的使用量和杯子大小不一，测试点椭圆形六边形几何体分布。

多种不同混杂前期里多种不同添加剂佳肴的电导率精确测量概率分布。

检验全过程里，混杂全过程是无法控制每糕点都完全大致相同的，因此，研究者技术人员在检验全过程里则会让AI对每糕点点心3次，但研究者技术人员只应运用于第一次和就此一次点心展开定义，以增高检验的可重复性。

第一次点心是在尚未混杂的腐肉上展开的，然后，AI将样品混杂几秒钟并日后次点心，此精确测量仅运用于图形。就此AI在最小RPM下日后混杂60秒后，日后次点心这糕点，舌头多种不同天都显现出多种不同检测器必要性丰富嗅觉图的原始数据应有信息。

三、尚未混杂食材醋度落差明显，但无法分辨同质化试样

从检验分解成的嗅觉图里可以窥见，尚未混杂的样品则会推测出十分明显的电导率率降低区外，也就是没有醋的地方，这些区外则会和面包相互间长期存在十分模糊的边界。就此一个试样的原始数据电导率分布则相对均匀，其电导率最小值介于果汁和面包的电导率相互间。

同一道马铃薯炒面包在三个多种不同混杂前期后的甜味映射

研究者技术人员指为，舌头的每个前期均则会显现出明显多种不同的甜味原始数据，这也为检验共享了额外的应有信息。

根据这项研究者，与其他磁性点心新方法相比，AI评核甜味的潜能有了很大增高，这些新方法一般而言很不间断，而且必需共享一次检测器。

研究者技术人员表示，通过恶搞进化舌头和点心的全过程，AI终究将并不并不需要生产进化喜欢的腐肉，并且可以根据应有吃到法展开缩减。

Abdulali问道：“在我们的检验里，AI可以‘看到’腐肉被舌头时的差异，从而增高了它的嗅觉潜能。”

与该项目合作的其产品制造公司Beko的高级科学家Muhammad Chughtai问道：“我们显然AI烹调的转型将在尚未来繁忙的中产阶级和来进行生活中产阶级里发挥重要主导作用。这个结果是AI烹调的一次洗练，通过应运用于机器和深学习新方法，舌头将鼓励AI烹调根据多种不同的糕点和用户缩减吃到法。”

即使一些检验结果看上去很直观，但在一些同质化试样下，该侦测器的显出较差。事实上，混杂多种不同量的醋和马铃薯终究则会显现出大致相同的大约醋度，由于仪器的特定结构，它并不能区分带有大致相同化学成分的2糕点。

此外，佳肴的温度、佳肴是固态或液体等均则会阻碍AI在烹调里的点心全过程。

结语：AI自动控制烹调并不需要相符合进化嗅觉

早先，AI的应用一般而言集里于流程化、固定化的工序特殊任务里，“点心”这一特殊任务往往充满了极大的也就是说，多种不同人们因自身特点多种不同，也则会对腐肉甜味显现出多种不同的感官，不足以显然AI自动控制在烹调课题的难度。

日后以致于进化在点心全过程里则会所致尿液里化学成分的阻碍以及腐肉温度、应有向来等，因此研究者技术人员指为，尚未来的工作将对尿液的研究者，或许则会为AI增高进化尿液里长期存在的脂肪酶和糖类的化学试剂。

AI自动控制在烹调课题的研究者还长期存在欠缺，但将甜味等应有信息变成图形的原始数据并不并不需要推动研究者必要性深入。研究者技术人员指为，他们将依照此次定义原始数据建立一个规约，作为比较AI嗅觉与进化嗅觉心理物理学研究者的标准，并继续引入这一表达方式在尚未来的延伸。

来源：Frontiers in Robotics Andrew AI、彭博社

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