ロボット「シェフ」がニューヨークに登場、1時間で300個の巻き寿司を作れる!

ロボット「シェフ」がニューヨークに登場、1時間で300個の巻き寿司を作れる!


マンハッタンのファストカジュアルチェーン「ダルプ・モダン・インディアン」にあるドーサを自動で作る機械。

ロボットがニューヨーク市の大小さまざまなレストランに参入し、厨房を占領しつつある。

都市や町のレストランでは、さまざまな料理や飲み物を準備するために機械を導入するケースが増えており、多くの場合、これらの作業を通常行う人間の従業員に取って代わっています。巻き寿司を8つに切ることからバーで完璧なカクテルを作ることまで、あらゆることができるガジェットを考えてみましょう。

特定の作業を行うための機械がない場合、レストラン経営者の中には、独自に設計した自動化ソリューションに頼る人もいます。ナット・ロガナサンは、チェルシーにある新しいファストカジュアルレストラン「Dalup Modern Indian」のオーナーです。彼はエンジニアリングとコンピューターの知識を生かして、インド料理で人気の平たいパンのようなドーサを作る装置を設計した。

ロガナサンさんは、コネチカット州の自宅ガレージで、芝刈り機のモーターシャフトアセンブリを含むさまざまな部品を集め、3,000ドル未満でこの機械を組み立てた。彼は、この設備で作られたドーサの品質に常に満足していると語った。

「機械にとって悪い日などあり得ない」と彼は言った。

MakiMakiでは機械で巻き寿司を切っています。オーナーのケビン・バオティアン氏は、機械は手作業よりも安定して生産できると語った。

しかし、ロガナサンさんの自家製の機械は、マンハッタンのミッドタウンに2店舗を構えるファストカジュアルチェーン「マキマキ寿司」が使用している機械と比べると見劣りする。同店は、寿司作りの重要な工程である米と酢を混ぜることから巻き寿司を切ることまで、さまざまな作業をこなす技術に数万ドルを投資してきた。

マキマキのオーナー、ケビン・タカラダ氏は、フロリダ州マイアミビーチにある両親の経営する寿司レストランで寿司職人として働いていたが、機械で作られた商品は手作りのものより一貫性があることに同意している。しかし、同じくらい重要なのは、機械がより効率的に稼働することだと彼は言う。彼の日本製の自動化システムは1時間に約300個の巻き寿司を生産できると見積もっており、これは彼の小さな調理チームが機械の助けを借りずに生産できる量より約50%多い。

ニューヨークのミッドタウンにある Yotel の Social Drink & Food にとって、カクテル製造マシンを使用する主な利点の 1 つは、廃棄物の削減です。

当店では、各ドリンクのアルコール含有量を最小単位まで正確に測定できる機器を使用しています。それは、多くのバーにとって経済的悩みの種である過剰充填が減ることを意味すると、ヨーテルの食品・飲料事業部長、ギル・ルーベンスタイン氏は語った。カクテル製造機を開発したスマート・バーUSA社によれば、この機械の価格は2万8000ドルからだという。

ニューヨークのホテル業界コンサルタント、アーリーン・シュピーゲル氏は、自動化設備はレストランに多くのメリットをもたらすが、最も重要なメリットは人件費の効果的な削減だと指摘した。ニューヨーク市のレストランが法定最低賃金の上昇により財政的圧力に直面している今、人件費の削減は特に重要である。

シュピーゲル氏はまた、幅広い家電製品に慣れている若い世代の消費者は、ロボットに料理を調理してもらうことに何の問題も感じないと述べた。

「彼らは、あらゆる現実の体験を機械で置き換えることに慣れてしまっている」と彼女は語った。

[[271796]]

ダルプ・モダン・インディアンでは、オーナーのナス・ロガナサン氏が、通常は人間の作業員が行う作業の一部を代行するドーサ製造機械を製作している。

しかし、レストランのオーナーは、従業員全員を機械に置き換えるわけではないこともすぐに指摘する。例えば、ヨーテルのバーでは、特定の注文のみが機械で作られ、顧客は希望すればバーテンダーと対話できるとルビンスタイン氏は語った。

シェフの中には、機械は特定の状況では機能するかもしれないが、限界もあるとして、自動化に対して慎重な姿勢を崩さない人もいる。

ニューヨークのミッドタウンにある高級日本料理店の寿司職人、鈴木一成氏は、機械では客のために独特の味の料理を作ることはできないと語った。 「人工的に生産する方がはるかに優れており、原材料に対してもより配慮している」と彼は語った。

ハーレム・ピザとハーレム・バーガーのエグゼクティブシェフ、ジョナサン・シェパード氏は別の問題を指摘する。 「ロボットは常連客を認識できない」と彼は言った。

<<:  潜在意識を使うとAIと何ら変わりません

>>:  女性の労働はAIに置き換えられやすいのか?

ブログ    
ブログ    

推薦する

人工知能アルゴリズムが構造生物学の難問を解決

新しい人工知能アルゴリズムは、RNA 分子の正しい 3 次元構造を間違ったものから選び出すことができ...

インテルが第3四半期の財務報告を発表、人工知能と新ファウンドリ事業が注目を集める

半導体メーカーのインテルは本日第3四半期の業績を発表し、同社の株価は時間外取引で約8%上昇した。一方...

MITが家中に設置できる紙のように薄いスピーカーを開発

MITのエンジニアたちは、あらゆる表面を音源に変えることができる紙のように薄いスピーカーを開発した...

...

ChatGPT文明がオンラインになりました!ワンクリックで明代の南京と中世イタリアを旅しよう

ChatGPT がリリースされてから、宿題をするために ChatGPT を使い始める学生が増えてきま...

7つの予測ストレージ分析ツールの比較

人工知能技術は、機械学習、計算統計、さまざまなディープラーニングモデルの使用を通じて主流になりました...

成功する機械学習チームを構築するための 4 つのステップ

導入企業にとって、機械学習チームを 0 から 1 まで構築する方法は、多くの企業にとって非常に頭の痛...

はるか先へ! BEVHeight++: 道路脇の視覚的な 3D オブジェクト検出のための新しいソリューション!

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

建設における AI: 人工知能はスマート建設への道をどのように切り開くのか?

確かに、人工知能はさまざまな面で人々の生活を楽にしてきました。 Google アシスタント、Siri...

...

コンピューティングパワーのコストが急激に上昇したため、AIスタートアップがGoogleやMicrosoftなどの大手に挑戦することが難しくなった。

2月20日のニュースによると、コンピューティングコストが急騰しているため、人工知能業界の新興企業は...

人工知能時代の雇用問題と解決策

人工知能(AI)は現在、頻繁に使われる言葉であり、一般的には、もう一つの総合的な技術革命、つまり「第...

自動運転は安全試験に合格するのが難しい。自動車メーカー、サプライヤー、規制当局は協力を強化すべき

[[276381]]現在、レベル3自動運転の量産化を円滑に推進するためには、コンピューティング能力、...

生産AI駆動型ホスト自動化テスト

翻訳者 | 陳俊レビュー | Chonglou業界では、従来のメインフレーム アプリケーションのコー...

鵬城クラウドブレインは鵬城シリーズの大型モデルの基礎研究をサポート

[[401368]]専門家の皆さん、ゲストの皆さん、こんにちは。今日は主に、Pengcheng Bi...