Учёные из Новосибирска создали ИИ для определения свежести фруктов по фото

В Новосибирском государственном техническом университете разработали умную систему, которая по обычным фотографиям определяет дефекты и свежесть фруктов и овощей. Об этом сообщили в управлении информационной политики вуза, пишет «Научная Россия».

Технологию создали студенты третьего курса Дмитрий Шипунов, Александр Седельников и Семён Симоняк. Они сравнили разные подходы к обучению нейросетей и подобрали оптимальный для конкретных задач.

«Теперь мы можем предложить предприятиям не универсальное, а оптимальное решение именно для их задач: где-то важнее не пропустить ни одного испорченного плода, а где-то — случайно не забраковать качественный товар», — рассказали разработчики.

По словам руководителя проекта, ассистента кафедры Егора Антонянца, главная трудность была в том, чтобы научить сеть отличать гниль от незрелости — на снимках эти состояния часто похожи. Чтобы снизить число ошибок, применили особую триплетную архитектуру.

Система не требует огромного массива снимков и работает с обычными фото при разном свете и ракурсе. На тестах точность достигала до 93,6%. Пока обучение шло на бананах, апельсинах, клубнике и томатах. В дальнейшем команда хочет адаптировать сеть под видеопоток с конвейера и привлечь партнёров из агропрома для испытаний на реальных линиях.

А ранее выяснилось, что каждый пятый россиянин при выборе спелого арбуза прислушивается к советам нейросети. По данным исследования сервиса «Пакет» от Х5, пользователи ИИ считают такие подсказки полезными при покупке. При этом старые методы всё ещё популярнее: около 65% опрошенных перед покупкой стучат по плоду, а 68% обращают внимание на хвостик.

Важнейшие новости о социальных проектах, традициях и повседневной жизни — в разделе «Общество» на Life.ru.