Российские ученые создали ИИ для овощей и фруктов
Команда ученых Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения и исследователей из «Сколтеха» создали систему искусственного интеллекта (ИИ), которая определяет дефекты овощей и фруктов по фотографиям. Об этом сообщает пресс-служба «Сколтеха».
На примере яблок ученые при помощи компьютерного зрения изучали два типа дефектов: гниение и плесень. Для снимков было отобрано 16 яблок четырех разных сортов. Далее яблоки каждого сорта подвергли разному воздействию: одно тщательно помыли и высушили, второе подвергли механическому воздействию, а третье заморозили при температуре -20 градусов.
Последующие расчеты показали, что созданная учеными система ИИ была способна анализировать снимки яблок, находить фрукты с плесенью и гнилью и отличать их от неповрежденных плодов с 98-процентной вероятностью (по метрике mAP). Это позволяет использовать подобные алгоритмы для наблюдений за состоянием урожая и своевременного удаления больных фруктов и овощей, служащих очагами распространения болезней.
Обычно для обнаружения повреждений специалисты используют инфракрасный свет, но, как отмечают исследователи, для этого нужны мульти- и гиперспектральные камеры. Они очень дорогие и порой очень сложно устроены. Идея исследования — в том, чтобы предложить альтернативный способ этим камерам с использованием глубокого обучения, моделей, которые могут генерировать инфракрасные изображения. Авторы подчеркивают, что не стремятся заменить традиционные способы, а лишь предлагают один из более доступных и продвинутых методов.
Исследователи выяснили, что эту же задачу можно решить и при помощи обычных камер и набора из двух типов нейросетей, генеративно-состязательных и сверточных, способных «извлекать» инфракрасные изображения из снимков с обычных цифровых камер, а также различать характерные признаки здоровых и больных фруктов.
