Kaip išsirinkti tobulą avokadą? Dirbtinis intelektas žino atsakymą 

Pamirškite kietus kaip akmuo arba iki rudumo pernokusius avokadus. Netolimoje ateityje galbūt užteks tik telefono kameros, kad tiksliai žinotumėte, kuris vaisius prinokęs tobulai. JAV Oregono valstybinio universiteto (OSU) mokslininkai sukūrė dirbtinio intelekto (DI) programą, galinčią vizualiai įvertinti avokado kokybę ir prinokimo lygį. Įdomiausia tai, kad šis išradimas kuriamas ne tik dideliems ūkiams – tyrėjai siekia, kad ateityje juo galėtų pasinaudoti kiekvienas pirkėjas savo virtuvėje ar parduotuvėje, pasitelkęs išmanųjį telefoną.

Avokadų ekologinis pėdsakas

Avokadai garsėja kaip tikras sveikatos šaltinis – jie kupini vitaminų, mineralų ir nesočiųjų riebalų. Tačiau už šio „supermaisto“ titulo slepiasi mažiau žinomas faktas: avokadai yra vieni didžiausių gamtos išteklių „siurblių“.

Jų auginimui reikia daug vandens, trąšų ir energijos, o derlingumas – palyginti mažas. Skaičiuojama, kad vieno avokado anglies pėdsakas yra maždaug dvigubai didesnis nei banano ir net penkis kartus didesnis nei obuolio.

Prie to prisideda ir maisto švaistymo problema. Kiek kartų prekybos centre praleidote minkštus avokadus, ieškodami to „tobulo“? Didelė dalis tų vaisių galiausiai atsiduria šiukšliadėžėje, dar labiau didindami jų poveikį aplinkai.

Pasak projekto bendraautorės, OSU tyrėjos Luyao Ma, avokadai yra vieni labiausiai švaistomų vaisių pasaulyje, nes dažnai pernoksta. Todėl jie siekė sukurti įrankį, kuris padėtų vartotojams ir prekybininkams išmintingiau nuspręsti, kada avokadus geriausia vartoti ar parduoti.

DI žino atsakymą

Atsakymo į šią problemą mokslininkai ėmė ieškoti pasitelkdami dirbtinį intelektą. 

Jie sukūrė DI modelį, galintį prognozuoti „Hass“ avokadų tvirtumą ir vidinę kokybę – be jokio pjaustymo ar spaudymo. Sistema remiasi vien tik vizualiniais duomenimis, surinktais iš daugiau nei 1400 avokadų nuotraukų, padarytų paprastu „iPhone“ telefonu.

Skirtingai nei ankstesni metodai, kurie reikalavo sudėtingo rankinio duomenų apdorojimo ir dažnai buvo netikslūs, naujasis modelis pasitelkia giluminio mokymosi algoritmus. Jis automatiškai atpažįsta vaisiaus formą, tekstūrą ir spalvos subtilybes, todėl geba itin tiksliai nustatyti, kiek avokadas prinokęs.

Rezultatai kalba patys už save – DI avokado tvirtumą numato apie 92 proc., o šviežumą – apie 84 proc. tikslumu. Mokslininkai įsitikinę, kad šie rodikliai dar gerės, kai sistema bus papildyta naujais duomenimis.

Tyrėjų vizija – kad ši technologija taptų prieinama ne tik dideliems tiekėjams, bet ir paprastiems pirkėjams. 

Ateityje galbūt pakaks tiesiog nuskenuoti avokadą telefonu, kad sužinotumėte, ar jis jau tinkamas valgyti. 

Tuo tarpu prekybos tinklai ir tiekėjai tokią sistemą galėtų naudoti vaisių rūšiavimui – pavyzdžiui, labiau prinokusius avokadus išsiųsti į artimiausias parduotuves, o dar kietesnius palikti sunokti sandėliuose.