Alat AI baharu yang dibangunkan oleh penyelidik Oregon State University menggunakan imej telefon pintar untuk meramalkan dengan tepat kematangan alpukat, berpotensi mengurangkan sisa makanan dan membantu pengguna menikmati buah yang masak sempurna.
Penyelidik dari Oregon State University dan Florida State University telah membangunkan sistem kecerdasan buatan yang menggunakan imej telefon pintar untuk meramalkan dengan tepat kematangan dan kualiti dalaman alpukat.
Alat inovatif ini, butirannya adalah diterbitkan dalam jurnal Penyelidikan Semasa dalam Sains Makanan, boleh mengurangkan sisa makanan dengan ketara dan membantu pengguna dan peruncit membuat pilihan yang lebih bijak tentang masa untuk menggunakan atau menjual alpukat.
"Avocado adalah antara buah-buahan yang paling terbuang di seluruh dunia kerana terlalu masak," kata pengarang yang sepadan, Luyao Ma, penolong profesor di Jabatan Sains dan Teknologi Makanan di Kolej Sains Pertanian Negeri Oregon, dalam satu kenyataan berita. "Matlamat kami adalah untuk mencipta alat yang membantu pengguna dan peruncit membuat keputusan yang lebih bijak tentang masa untuk menggunakan atau menjual alpukat."
Pasukan antara disiplin melatih model AI mereka menggunakan lebih 1,400 imej iPhone alpukat Hass.
Sistem AI menunjukkan ketepatan yang luar biasa, meramalkan ketegasan alpukat — penunjuk penting kematangan — dengan ketepatan hampir 92%, dan membezakan antara buah segar dan busuk dengan ketepatan lebih 84%.
Keputusan ini membayangkan kekukuhan model, yang mana penyelidik percaya boleh diperhalusi lagi apabila lebih banyak imej ditambah. Mereka membayangkan teknologi meluaskan jangkauannya kepada jenis makanan lain, memanfaatkan AI untuk menilai kematangan dan kualiti keseluruhan.
Memandang ke hadapan, pasukan berharap untuk mengembangkan lagi alat ini supaya pengguna boleh menggunakannya di rumah, memastikan mereka menikmati alpukat mereka pada tahap kematangan puncak. Ini boleh membantu mengelakkan kekecewaan biasa apabila menemui bintik coklat selepas memotong alpukat.
Di luar penggunaan di rumah, teknologi ini mempunyai aplikasi yang menjanjikan dalam kemudahan pemprosesan alpukat, di mana ia boleh mengoptimumkan proses pengisihan dan penggredan. Sebagai contoh, kumpulan yang dikenal pasti sebagai lebih masak boleh dihantar kepada peruncit yang lebih dekat, meminimumkan sisa semasa pengangkutan. Peruncit juga boleh mendapat manfaat dengan mengutamakan penjualan avokado berdasarkan kematangannya.
Penyelidikan ini dibina berdasarkan kajian terdahulu yang menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk menilai kualiti makanan.
"Untuk mengatasi batasan ini, kami menggunakan pendekatan pembelajaran mendalam yang secara automatik menangkap rangkaian maklumat yang lebih luas, termasuk bentuk, tekstur dan corak spatial untuk meningkatkan ketepatan dan keteguhan ramalan kualiti alpukat," tambah pengarang pertama In-Hwan Lee, seorang pelajar kedoktoran di Jabatan Sains dan Teknologi Makanan.
Tumpuan Ma pada avokado berpunca daripada nilai pasaran yang tinggi dan kadar sisa yang ketara. Dia juga menyatakan hubungan peribadi, kerana pengguna yang gemar roti bakar alpukat sering kecewa dengan ketidakpastian kematangan buah itu.
Penyelidikan ini menangani isu global yang mendesak: sisa makanan. Kira-kira 30% daripada pengeluaran makanan dunia dibazirkan. Sebagai tindak balas, Jabatan Pertanian AS dan Agensi Perlindungan Alam Sekitar telah menetapkan matlamat nasional untuk mengurangkan separuh sisa makanan menjelang 2030.
"Avokado hanyalah permulaan," tambah Ma. "Teknologi ini boleh digunakan dengan lebih meluas, membantu pengguna, peruncit dan pengedar membuat keputusan yang lebih bijak dan mengurangkan pembaziran."
sumber: Universiti Negeri Oregon