Американские ученые разработали инновационную систему на базе искусственного интеллекта, которая с помощью обычного смартфона способна точно определять спелость и внутреннее состояние авокадо. Это технологическое решение, созданное исследователями из Университета штата Орегон и Университета штата Флорида, призвано решить острую проблему пищевых отходов, возникающую из-за неправильной оценки зрелости популярного фрукта.
Авокадо, несмотря на растущий спрос по всему миру, часто оказывается в мусорном ведре, поскольку потребители сталкиваются либо с недозрелыми, либо с перезрелыми плодами. Новая система призвана положить этому конец. «Искусственный интеллект дает как потребителям, так и розничным торговцам точную и полезную информацию об оптимальном времени для употребления или продажи авокадо, способствуя принятию правильных решений и сокращению отходов», — объясняет руководитель исследования Луяо Ма, доцент Университета штата Орегон.
Для обучения нейросети команда собрала обширную базу данных из более чем 1400 фотографий авокадо сорта «Хасс», сделанных на iPhone для имитации реальных условий использования. Модели глубокого обучения научились определять твердость плода — ключевой показатель спелости — с впечатляющей точностью почти 92%. Кроме того, система с точностью 84% выявляет внутренние дефекты, такие как потемнение мякоти или гниль, которые невозможно заметить до того, как авокадо будет разрезано.
Данный подход представляет собой значительный скачок по сравнению с предыдущими методами, которые требовали ручного анализа и обладали ограниченной предсказательной силой. В отличие от них, новая технология использует глубокое обучение для самостоятельного анализа сложных признаков, включая форму, текстуру и цветовые узоры, что повышает точность и надежность оценки качества. Это избавляет покупателей от разочарования, когда купленный авокадо внутри оказывается испорченным.
Польза от разработки не ограничивается только домашним использованием. На перерабатывающих предприятиях технология может автоматизировать сортировку и калибровку, а в магазинах — помочь оптимизировать управление запасами и продажи, основываясь на данных о качестве плодов в реальном времени. Это позволит направлять более спелые авокадо на местные рынки, сокращая порчу при транспортировке.
Проблема пищевых отходов стоит остро во всем мире: выбрасывается примерно 30% всех производимых продуктов питания. Технологические инновации, подобные этой, становятся незаменимыми для достижения глобальных целей устойчивого развития. Ученые ожидают, что по мере пополнения базы данных изображений точность модели будет только расти. В будущем они планируют адаптировать систему для оценки спелости и других скоропортящихся продуктов, что может произвести революцию в сфере контроля качества свежих овощей и фруктов.
