Технологии

Нейросеть предскажет качество фруктов после хранения
13 апреля 2021 | 16:25 Центр ФОБОС
Использование нейронных сетей (LSTM) в сочетании с методами математического моделирования всё активнее внедряется в практику. Сегодня LSTM способна напрямую поддерживать задачи прогнозирования погоды, включая вероятность возникновения стихийных бедствий, с высокой точностью предсказать количественные значения опасных загрязнителей. А недавно нейронная сеть научилась определять качество фруктов после длительного хранения.
Прежде чем фрукты и овощи попадают на стол, они проводят продолжительное время в специальных хранилищах. За это время мякоть может потемнеть, внешний вид стать нетоварным, а часть продукции вообще сгнить и оказаться на свалке. Для решения этой проблемы проводятся многочисленные исследования по разработке эффективных методов предсказания порчи продукции в процессе хранения. Поскольку на качество и сохранность свежих фруктов и овощей влияет множество факторов, связанных с процессом их выращивания в конкретных природно-климатических условиях, а также среда их хранения, решить эту задачу непросто.
В Сколтехе совместно с коллегами из Германии разработали алгоритм классификации на основе нейронной сети, с помощью которого по данным мониторинга из яблоневого сада можно предсказывать их качество в период хранения, сообщается на сайте института. Сначала учёные собрали информацию за 3 года по саду в одном из хозяйств Германии, включая метеорологические параметры и показатели о содержании в плодах пигментов, минеральных и органических веществ и т.д. Для анализа плода использовались датчики спектроскопии видимого и ближнего инфракрасного диапазонов. Исследователи также оценивали качество фруктов после хранения, учитывая, что покупатель предпочитает красивые на вид и крепкие хрустящие яблоки (для оценки этих качеств разработан отдельный показатель).
Исследователи разработали алгоритм классификации на основе рекуррентной нейронной сети и обучили его на данных о фруктовых садах. В 80% случаев алгоритм справился с задачей прогнозирования потемнений мякоти, вмятин на поверхности яблока, а также степени твёрдости плода. По мнению экспертов, это успешный результат, поскольку речь идет об автоматизированном решении, практически не требующем участия человека. Для доработки алгоритма потребуются дополнительные данные и донастройка, но даже на этапе подтверждения концепции достигнутый результат выглядит многообещающе.
Разработанную методику можно без особого труда внедрять в сельском хозяйстве; он применим как для фруктов, так и для овощей. Эта методика построена по предсказательному принципу, что позволит фермерам использовать данные классификатора для повышения урожайности своих садов и теплиц.
Новости партнеров
Новости партнеров
Реклама

Тема дня

Реклама

Прогноз погоды

Ещё
Реклама
Ещё
Реклама
Ещё
Новости партнёров
Ещё
Реклама
Выразительное небо
Трава у дома...
В объятиях ромашки...
Природа – идеальный колорист
Закат в бухте Кала Саона, Балеарские острова
Июльское небо
Лето и бабочки
Лето и бабочки
Ночные всполохи
Божественная радуга
Недобрые облака...
Снегопад в конце мая...
Присылайте нам свои фотографии!
photo@fobos.tv
Мы опубликуем их в фотогалерее. Обращаем внимание, что присылая фотоматериалы, вы гарантируете, что являетесь правообладателем этих материалов, а также разрешаете их свободную публикацию и распространение
Новости партнёров




Loading...