烹飪機器人(Cooking Robot)目前已能透過編寫特定食譜的程式來進行烹飪，但這離精準烹製符合完全主觀的色、香、味等還有段距離。不過這並非遙不可及，ICRA 2020上，英國劍橋大學機器人專家發表OmeletteBot論文，可以根據試吃員對歐姆蛋(Omelet)的反應，調整烹製方法。

據IEEE Spectrum報導，要做到機器人煮出滿足個人喜好的食品，需要的就是能夠聽取人類的意見，其後調整配方或技術來達到理想結果，這比單純調整食材用量還要複雜。畢竟如此一來，機器人就勢必處理食物的外觀和口感等難以定義的標準。

OmeletteBot是全自動端對端烹飪歐姆蛋的機器人，會以3種主觀感受做為評估指標，分別是風味、外觀和口感上，以1~10分針對每位試吃員調整歐姆蛋的最佳品質。該機器人具有可以調整的各種不同參數，包括鹽和胡椒的搖晃次數、打發的時間、鍋內攪拌時間以及加熱時間。

不過，人對食物的喜好會隨心情和飽足感變化不定，因此評分一次之後再調整一次烹製食品的手法，如此循環下去顯然不切實際。研究人員因此採用批次貝氏最佳化(Batch Bayesian Optimization)，機器人會在收集所有評分之後再進行最佳化，來探索更多變項組合，進而產出更好的最終結果。

過程中試吃員會在過程中隨機品嚐不同種歐姆蛋，而不是經過屢次改良才嚐到最美味的成品。參與論文的其中2名作者Kai Junge和Fumiya Iida表示，選擇歐姆蛋做為試驗料理是因為它對烹飪機器人來講並不困難，雖然簡單但也風味變化多端。

從中可以發現，人的口味可以透過相當簡單的機器學習技術來表現，Junge和Iida都希望這種技術能在不久將來應用於許多廚房用具。烹飪機器人以及廚房機器人的自動化還存在許多挑戰，尤其一般家庭式廚房還存在許多短處，像是食品備製、洗碗機裝卸、流理台清潔，以及對銀髮族和身障者的協助，也都是接下來的挑戰。