Представьте, что ваш смартфон может мгновенно определить свежесть яблока, выявить ранние признаки порчи продуктов или проверить состав блюда. То, что звучит как научная фантастика, может вскоре стать реальностью благодаря прорывному исследованию ученых из Университета Пердью в США. Они разработали уникальный алгоритм, способный превратить камеру обычного телефона в мощный инструмент для спектрального анализа.
Эта инновация позволяет извлекать из стандартной фотографии подробную гиперспектральную информацию — данные, которые невидимы для человеческого глаза. Гиперспектральный анализ раскрывает химический состав и физические свойства объектов, но до сих пор для этого требовалось громоздкое и дорогостоящее лабораторное оборудование. Новая технология делает этот мощный метод потенциально доступным для широкого круга пользователей.
Исследовательская группа под руководством профессора Янг Кима и научного сотрудника Семина Квона создала вычислительный метод, который «расшифровывает» полный спектр света, скрытый в трех основных цветах (красном, зеленом и синем) обычного цифрового снимка. Используя специальную калибровочную цветовую карту вместе с фотографией, алгоритм восстанавливает спектральные данные с точностью, сравнимой с дорогостоящими лабораторными спектрометрами.
Наибольший потенциал эта технология имеет в агропродовольственной сфере. Фермеры смогут с помощью смартфонов в реальном времени следить за состоянием посевов, выявляя болезни или нехватку питательных веществ задолго до появления видимых симптомов. Это позволит принимать своевременные меры, повышая урожайность и сокращая потери.
В пищевой промышленности и сфере контроля качества новый метод открывает возможности для быстрой и неинвазивной проверки продукции. С его помощью можно будет обнаруживать загрязнители, подтверждать подлинность продуктов или контролировать однородность партий прямо на производственной линии. В будущем не исключено появление потребительских приложений, которые помогут выбирать самые свежие овощи и фрукты в магазине или проверять качество еды дома.
Ключевое преимущество разработки — ее простота и универсальность. В отличие от многих систем искусственного интеллекта, требующих обучения на огромных массивах данных для конкретных задач, этот алгоритм более гибок и не нуждается в предварительной информации об образце. Университет уже подал заявку на патент и ищет промышленных партнеров для коммерциализации технологии, что подчеркивает ее готовность к выходу за пределы лаборатории. Результаты исследования были опубликованы в авторитетном научном журнале «IEEE Transactions on Image Processing».
