Robot AI học kỹ thuật làm bánh kẹo Nhật Bản khi ngành thực phẩm đối mặt với tình trạng thiếu lao động

Robot học nghệ thuật làm bánh Baumkuchen

Tại Kobe, một robot tên Theo đang được huấn luyện làm bánh baumkuchen, loại bánh Đức hình vòng đã góp mặt trong văn hóa bánh kẹo Nhật Bản hơn một thế kỷ. Cỗ máy được thiết kế để bắt chước các động tác và quyết định của thợ làm bánh lành nghề, bao gồm thời gian nướng từng lớp bột mỏng trước khi thêm lớp tiếp theo.

Dự án cho thấy trí tuệ nhân tạo đang vượt ra ngoài phần mềm văn phòng và dây chuyền lắp ráp trong nhà máy. Tại Nhật Bản, AI đang được kết nối với camera, cảm biến hình ảnh, thiết bị nấu nướng và hồ sơ sản xuất thực phẩm nhằm gìn giữ những kỹ năng vốn được truyền từ thầy sang trò qua nhiều năm.

Juchheim Co., công ty bánh kẹo có trụ sở tại Kobe phát triển Theo, đã mở cơ sở huấn luyện và phòng trưng bày robot tại trụ sở vào ngày 25 tháng 3. Công ty giới thiệu hệ thống tại Triển lãm Osaka-Kansai 2025 và hiện cho khoảng 20 doanh nghiệp trên khắp Nhật Bản mượn robot. Juchheim đặt mục tiêu nâng con số này lên 100 vào cuối năm tài chính.

Baumkuchen được Karl Juchheim, thợ làm bánh người Đức sáng lập công ty, đưa vào Nhật Bản năm 1919. Cách làm bánh này đòi hỏi kỹ thuật đặc biệt cao. Bột được phết lên một trục quay, nướng trong lò rồi tiếp tục phủ thêm lớp mới nhiều lần cho đến khi bánh hình thành những vòng vân giống thân cây đặc trưng. Chỉ một thay đổi nhỏ về nhiệt độ, độ ẩm hay thời gian nướng cũng có thể ảnh hưởng đến thành phẩm, vì vậy người thợ có thể phải luyện tập nhiều năm mới thành thạo.

Theo bắt chước phán đoán của thợ làm bánh như thế nào?

Theo dùng camera và cảm biến hình ảnh để quan sát công việc của các nhân viên Juchheim giàu kinh nghiệm. Hệ thống ghi nhận những đặc điểm có thể nhìn thấy như màu sắc, độ dày và kết cấu của từng lớp bánh, sau đó liên kết các quan sát này với điều kiện bên trong lò và chuyển động của trục quay.

Thông tin này giúp robot ước tính thời điểm một lớp bánh đã chín và điều chỉnh quy trình khi điều kiện thay đổi. Thợ làm bánh có thể dựa vào cảm giác về độ mềm của bột, vẻ ngoài của bề mặt bánh hoặc không khí trong bếp để phản ứng. Theo tìm cách chuyển những phán đoán ấy thành dữ liệu mà máy có thể phân tích.

Công nghệ này dựa trên học sâu, một hình thức huấn luyện AI được mô phỏng khái quát theo mạng lưới trong não người. Thay vì được cung cấp danh sách đầy đủ các chỉ dẫn cho mọi tình huống có thể xảy ra, hệ thống AI nghiên cứu một tập hợp lớn các ví dụ và nhận diện quy luật. Sau khi được huấn luyện, hệ thống có thể so sánh hình ảnh hoặc dữ liệu cảm biến mới với những quy luật đó rồi chọn cách phản hồi phù hợp.

Juchheim cho biết Theo có thể học một kỹ thuật mới chỉ trong vài ngày, ngắn hơn nhiều so với khoảng thời gian một người thường cần để tích lũy kinh nghiệm tương đương. Cỗ máy không chỉ lặp lại một động tác cố định. Giá trị của nó nằm ở khả năng điều chỉnh quy trình khi nhiệt độ, độ ẩm hoặc nguyên liệu thay đổi.

Vì sao Nhật Bản tìm đến robot nấu ăn?

Ngành thực phẩm đang đối mặt với tình trạng thiếu lao động nghiêm trọng hơn nhiều lĩnh vực khác của nền kinh tế. Số liệu từ Bộ Y tế, Lao động và Phúc lợi Nhật Bản cho thấy trong tháng 2, cứ mỗi người tìm việc trong ngành dịch vụ ăn uống thì có 2,31 vị trí tuyển dụng. Tỷ lệ trung bình của tất cả các ngành là 1,13.

Tỷ lệ cao đồng nghĩa các nhà tuyển dụng phải cạnh tranh để tìm kiếm số lượng lao động hạn chế. Nhà hàng, tiệm bánh và nhà sản xuất thực phẩm cũng phải ứng phó với lực lượng lao động già hóa và ngày càng ít người trẻ theo đuổi các nghề đòi hỏi tay nghề. Ở một số doanh nghiệp, vấn đề không chỉ là tìm đủ nhân viên cho các ca làm hiện tại, mà còn là tìm người thay thế khi những lao động giàu kinh nghiệm nghỉ hưu.

Chủ tịch Juchheim, ông Hideo Kawamoto, cho biết robot có thể hỗ trợ một ngành đang chật vật tìm người kế nghiệp. Nhận định này phản ánh lý do cốt lõi khiến các công ty thử nghiệm AI trong bếp: tự động hóa có thể giúp duy trì sản xuất khi không đủ lao động được đào tạo để đảm nhiệm mọi vị trí.

Đà suy giảm nhân khẩu học rộng hơn của Nhật Bản khiến những thử nghiệm này mang ý nghĩa cấp quốc gia. Chính phủ đã thảo luận kế hoạch triển khai khoảng 10 triệu robot tích hợp AI trong 18 lĩnh vực vào năm 2040. Các kế hoạch về AI vật lý tập trung vào những cỗ máy có thể diễn giải môi trường xung quanh và hành động trong thế giới thực, thay vì chỉ tạo ra văn bản hoặc hình ảnh.

Tri thức ngầm là gì, và có thể số hóa hay không?

Nhiều kỹ năng nấu nướng được gọi là tri thức ngầm. Điều này có nghĩa là một người có thể thực hiện công việc chính xác mà không giải thích được mọi quyết định trong một cuốn hướng dẫn chính thức. Một đầu bếp lâu năm có thể biết cần đảo chảo nhanh hơn khi nguyên liệu tiết ra nhiều nước, hoặc nhận ra một lớp bánh đã chín nhờ thay đổi rất nhẹ về màu sắc.

Hình thức học việc truyền thống chuyển giao tri thức này qua việc quan sát và thực hành lặp đi lặp lại. Trong văn hóa ẩm thực Nhật Bản, quan niệm rằng kỹ năng cần được học bằng cách quan sát chuyên gia vẫn phổ biến. Cách làm này có thể tạo ra thành phẩm xuất sắc, nhưng trở nên mong manh khi số người học việc giảm và ngày càng ít lao động cấp cao có thể hướng dẫn họ.

Giáo sư Hitoshi Matsubara của Đại học Kyoto Tachibana, chuyên về phát triển AI, cho biết các hệ thống AI trước đây không phù hợp để xử lý loại tri thức này. Ông nói những tiến bộ công nghệ hiện nay cho phép ghi lại và tái hiện các động tác vốn khó mô tả trước kia.

Trong thời kỳ trước khi học sâu ra đời, AI không thể truyền dạy tri thức ngầm, nhưng khi công nghệ tiến bộ, việc số hóa các động tác của lao động lành nghề, vốn bao hàm tri thức ngầm, đã trở nên khả thi.

Quy trình này không có nghĩa mọi khía cạnh của tay nghề đều đã được ghi lại. AI phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu huấn luyện, phạm vi điều kiện mà hệ thống đã quan sát và độ chính xác của cảm biến. Robot được huấn luyện trong một căn bếp có thể cần được hướng dẫn thêm trước khi hoạt động ổn định tại địa điểm khác có lò nướng, nguyên liệu hoặc mục tiêu sản xuất khác biệt.

Từ bánh baumkuchen đến cơm chiên và yakisoba

Juchheim là một phần trong phong trào rộng hơn nhằm ứng dụng AI vào chế biến thực phẩm. Công ty TechMagic có trụ sở tại Tokyo phát triển robot nấu các món xào như cơm chiên và yakisoba. Năm 2025, công ty ra mắt ứng dụng tính toán tốc độ quay chảo và các cài đặt khác dựa trên công thức do người dùng chọn.

Robot dùng hệ thống này để học thời gian nấu và mức nhiệt phù hợp với từng nguyên liệu. TechMagic cho biết công nghệ đã giúp máy hoạt động ổn định hơn. Công việc này không nhằm thay thế hoàn toàn một đầu bếp, mà tập trung kiểm soát một chuỗi thao tác vật lý vốn khó thực hiện với độ chính xác đồng đều trong mọi ca làm.

Một số công ty Nhật Bản khác đang dùng AI để gìn giữ kỹ năng ngoài nhà bếp. Năm 2019, Dentsu phát triển Tuna Scope, hệ thống phân tích ảnh chụp bằng điện thoại thông minh về phần đuôi cá ngừ để đánh giá chất lượng. Hệ thống được thiết kế để mô phỏng mekiki, con mắt tinh tường của chuyên gia dùng để thẩm định cá ngừ. Các chuyên gia có thể mất cả thập kỷ để phát triển năng lực này.

Sau đó, Kura Sushi phục vụ cá ngừ được hệ thống đánh giá với tên gọi AI Tuna tại các nhà hàng sushi băng chuyền của mình. Tại Hiroshima, Otafuku Sauce tạo công cụ tìm kiếm bằng AI vào năm 2023 cho kho lưu trữ công thức nước sốt. Hệ thống được huấn luyện trên hơn 15.000 sản phẩm và mẫu thử. Việc tìm một công thức từng mất đến hai giờ nay có thể hoàn tất trong khoảng năm phút.

AI vật lý kết nối robot với thế giới thực

Công việc của Theo nằm trong nỗ lực lớn hơn nhằm giúp máy móc nhận biết môi trường xung quanh. Robot công nghiệp thông thường thường thực hiện các chuyển động được xác định rõ trong môi trường kiểm soát. AI vật lý bổ sung camera, cảm biến và mô hình AI để robot có thể ứng phó với sự thay đổi về vật thể, nhiệt độ, thời gian và không gian.

Các công ty robot Nhật Bản đang hợp tác với Nvidia, Fujitsu, Fanuc, Yaskawa Electric và Kawasaki Heavy Industries trong lĩnh vực này. Các quan hệ hợp tác kết hợp kinh nghiệm về máy móc chính xác của Nhật Bản với năng lực điện toán tiên tiến và mô hình AI. Nvidia đã giới thiệu các công cụ nhằm giúp robot hiểu môi trường vật lý và thích ứng với nhiệm vụ thay đổi.

Năng lực điện toán trong nước cũng có thể giúp các công ty huấn luyện hệ thống AI bằng dữ liệu sản xuất nhạy cảm mà không cần gửi toàn bộ thông tin ra nước ngoài. Điều này quan trọng với các nhà sản xuất thực phẩm muốn bảo vệ công thức, hồ sơ quy trình và thông tin khách hàng. Tuy nhiên, các hệ thống này vẫn cần mạng lưới an toàn, cảm biến đáng tin cậy và kỹ thuật viên được đào tạo trước khi có thể phổ biến.

Ngành máy móc thực phẩm Nhật Bản đã xây dựng hạ tầng hỗ trợ này trong nhiều năm. Các công ty như Nikko cung cấp hệ thống tự động hóa cho chế biến hải sản, thịt và nông sản. Nikko cũng vận hành Phòng thí nghiệm Robot Hokkaido, nơi sinh viên và người lao động có thể được đào tạo về robot, còn doanh nghiệp có thể thử nghiệm mức độ phù hợp của tự động hóa với một cơ sở sản xuất cụ thể.

Các trung tâm đào tạo này giải quyết một vấn đề có thể cản trở tự động hóa: doanh nghiệp có thể sở hữu máy móc nhưng lại thiếu người biết cách lắp đặt, giám sát, sửa chữa và cập nhật chúng. Robot có thể giảm số lao động cần thiết cho một công việc, nhưng đồng thời làm tăng nhu cầu về kỹ sư, người vận hành và chuyên gia bảo trì.

Vì sao tự động hóa thực phẩm khó hơn tự động hóa nhà máy?

Nhà hàng và bếp làm bánh kẹo có điều kiện khó dự đoán hơn nhiều nhà máy công nghiệp. Nguyên liệu thay đổi theo từng mẻ, thực đơn đa dạng, không gian thường chật hẹp và khách hàng kỳ vọng món ăn được trình bày cẩn thận. Nhiệt độ và độ ẩm cũng có thể ảnh hưởng đến bột nhào, nước sốt và thời gian nấu.

Chi phí cũng là một rào cản. Doanh nghiệp phải chi trả cho robot, cảm biến, phần mềm, lắp đặt, bảo trì và đào tạo nhân viên. Các nhà hàng nhỏ có thể không đủ chỗ cho thiết bị cỡ lớn hoặc không có sản lượng hằng ngày đủ để bù đắp chi phí. Máy móc cũ cũng có thể khó kết nối với hệ thống AI hiện đại.

Văn hóa phục vụ khiến vấn đề tại Nhật Bản thêm phức tạp. Sự hiếu khách thường phụ thuộc vào quan tâm cá nhân, cách trình bày và khả năng phản hồi nhanh trước những yêu cầu khác thường. Robot có thể thực hiện các công việc nấu nướng hoặc giao món lặp đi lặp lại, nhưng chưa đạt được tiêu chuẩn đầy đủ được kỳ vọng ở nhân viên phục vụ. Robot có thể rất hiệu quả trong một công việc hẹp nhưng vẫn chưa phù hợp với căn bếp bận rộn, nơi có nhiều yêu cầu đồng thời.

Những ví dụ tại các môi trường dịch vụ khác cho thấy công nghệ đang được triển khai từng bước. Tại sân bay Narita, một robot hình mèo đã được sử dụng trong cửa hàng lưu niệm không có nhân viên như một phần của thử nghiệm nhằm giảm nhu cầu nhân sự. Các nhà hàng và quán cà phê cũng đã thử nghiệm robot giao đồ ăn, làm bánh kếp, cuộn sushi và nấu okonomiyaki.

Robot có thay thế thợ làm bánh lành nghề không?

Vai trò trước mắt của những hệ thống như Theo nhiều khả năng là hỗ trợ, thay vì thay thế hoàn toàn con người. Robot có thể lặp lại quy trình, theo dõi điều kiện và lưu giữ công thức, trong khi người lao động tiếp tục chuẩn bị nguyên liệu, kiểm tra thành phẩm, xử lý tình huống bất thường và phát triển sản phẩm mới.

Sự phân công này có thể giúp doanh nghiệp bảo tồn kỹ thuật làm thực phẩm truyền thống, đồng thời giảm mức độ phụ thuộc của hoạt động sản xuất lành nghề vào một nhóm nhỏ cá nhân. Điều này cũng có thể giúp thợ làm bánh giàu kinh nghiệm dành nhiều thời gian hơn để hướng dẫn, thử nghiệm công thức và giám sát nhiều máy móc, thay vì tự thực hiện từng công đoạn lặp đi lặp lại.

Có những lo ngại về việc ai kiểm soát hồ sơ kỹ thuật số của một nghề thủ công. Một khi động tác và quyết định của người lao động được chuyển thành dữ liệu huấn luyện, công ty có thể sở hữu một hệ thống sản xuất có giá trị, được xây dựng từ kinh nghiệm cá nhân. Người lao động và người sử dụng lao động có thể cần những thỏa thuận rõ ràng về sự đồng thuận, ghi nhận đóng góp, tiền công và cách sử dụng dữ liệu đó.

Khách hàng cũng có thể đánh giá thực phẩm do máy làm theo những tiêu chuẩn khác. Tính đồng nhất có thể là lợi thế, nhất là với sản phẩm cần giữ nguyên hình thức và hương vị tại nhiều địa điểm. Tuy nhiên, một số khách hàng có thể coi trọng câu chuyện con người đằng sau món bánh truyền thống. Doanh nghiệp sẽ cần giải thích cách ứng dụng AI và những khâu nào vẫn có phán đoán của con người.

Thử nghiệm của Nhật Bản mang ý nghĩa rộng hơn

Nhật Bản đang sử dụng tự động hóa thực phẩm như một giải pháp thực tế trước áp lực nhân khẩu học. Cách tiếp cận tương tự cũng xuất hiện trong lĩnh vực hậu cần, nông nghiệp, bán lẻ, y tế và sản xuất. Mục tiêu là duy trì hoạt động của các dịch vụ thiết yếu với lực lượng lao động nhỏ hơn, thay vì chờ xu hướng dân số đảo chiều.

Thế mạnh về robot tạo cho Nhật Bản nền tảng thuận lợi để thực hiện nỗ lực này. Nhật Bản từ lâu đã sản xuất máy móc công nghiệp có độ chính xác cao, trong khi các nhà sản xuất nước này nắm giữ khối lượng lớn tri thức vận hành. AI vật lý hướng đến kết nối phần cứng và kinh nghiệm đó với các hệ thống có thể học từ dữ liệu hình ảnh và cảm biến.

Thành công sẽ phụ thuộc vào những kết quả doanh nghiệp có thể đo lường. Robot phải giảm áp lực lao động, duy trì chất lượng thực phẩm, hoạt động an toàn bên cạnh con người và chứng minh được hiệu quả so với chi phí. Chúng cũng cần được hỗ trợ bởi hoạt động giáo dục, hạ tầng dữ liệu đáng tin cậy và đội ngũ lao động có thể vận hành công nghệ.

Kế hoạch mở rộng Theo từ khoảng 20 người dùng lên 100 sẽ là phép thử thực tế, cho thấy kỹ năng làm bánh mà AI học được có thể hoạt động bên ngoài phòng trưng bày của công ty hay không. Nếu hệ thống vận hành tốt trong nhiều căn bếp khác nhau, đây có thể trở thành hình mẫu để gìn giữ những dạng tri thức ẩm thực khác đang có nguy cơ mai một.

Những điểm chính

• Robot Theo của Juchheim dùng camera và cảm biến để học cách thợ lành nghề làm bánh baumkuchen.
• Baumkuchen đòi hỏi phủ nhiều lớp liên tiếp và kiểm soát cẩn thận nhiệt, thời gian, nhiệt độ và độ ẩm.
• Tỷ lệ vị trí tuyển dụng trên mỗi người tìm việc trong ngành dịch vụ ăn uống của Nhật Bản là 2,31 vào tháng 2, so với mức 1,13 của tất cả các ngành.
• TechMagic, Dentsu và Otafuku Sauce đang ứng dụng AI vào nấu ăn, phân loại hải sản và tìm kiếm công thức.
• Nhật Bản dự định mở rộng AI vật lý và đặt mục tiêu triển khai khoảng 10 triệu robot tích hợp AI trong 18 lĩnh vực vào năm 2040.
• Robot có thể gìn giữ kỹ thuật lành nghề, trong khi người lao động vẫn cần thiết cho việc giám sát, sáng tạo, bảo trì và phục vụ khách hàng.