Нейронная сеть научилась предсказывать качество фруктов после длительного хранения — Naked Science
6 минут
Сколтех

Нейронная сеть научилась предсказывать качество фруктов после длительного хранения

4.6

Исследователь Сколтеха и его коллеги из Германии разработали алгоритм классификации на основе нейронной сети, с помощью которого по данным мониторинга из яблоневого сада можно предсказывать их качество после длительного хранения.

Нейронная сеть научилась предсказывать качество фруктов после длительного хранения / ©Getty images

Результаты исследования опубликованы в журнале Computers and Electronics in Agriculture. Прежде чем всеми нами любимые фрукты и овощи попадают к нам на стол, они проводят немало времени в специальных хранилищах. За время длительного хранения их мякоть может потемнеть, а на кожице могут появиться коричневые или черные пятна, что может привести к гибели значительной части продукции.

Для решения этой проблемы проводятся многочисленные исследования по разработке надежных методов предсказания возможной порчи продукции в процессе хранения. Поскольку на качество и сохранность свежих фруктов и овощей влияет множество факторов, связанных с процессом их выращивания и хранения, решить эту задачу далеко не просто.

Старший преподаватель Сколтеха Павел Осиненко (в прошлом сотрудник Лаборатории автоматического управления и системной динамики Хемницкого технического университета) и его коллеги собрали данные за три года по саду, где растут яблоки сорта Брэбурн, в Германии, включая метеоданные и информацию о содержании в плодах хлорофилла, антоцианов и растворимых твердых и сухих веществ, полученную неразрушающим методом с помощью датчиков спектроскопии видимого и ближнего инфракрасного диапазонов. Исследователи также использовали результаты оценки качества фруктов после хранения, учитывая, что покупатель предпочитает красивые на вид и крепкие, хрустящие яблоки (для оценки этих качеств существует отдельный показатель).

©Павел Одинев / Пресс-служба Сколтеха

«Наш опыт работы с экспериментальным садом в Германии, который можно назвать типичным садовым хозяйством, показывает, что разработанную методику можно без особого труда внедрять в сельском хозяйстве», − подчеркнул Павел Осиненко. Исследователи разработали алгоритм классификации на основе рекуррентной нейронной сети и обучили его на данных о фруктовых садах. В 80 процентов случаев алгоритм успешно справился с задачей прогнозирования потемнений мякоти, вмятин на поверхности яблока, а также степени твердости плода.

«Это, несомненно, успешный результат, поскольку речь идет об автоматизированном решении, практически не требующем участия человека. Для доработки алгоритма потребуются дополнительные данные и донастройка, но на этапе подтверждения концепции (proof of concept) достигнутый результат выглядит многообещающе», − отмечает Павел Осиненко.

Он добавляет, что разработанная методика построена по предсказательному принципу, что позволит фермерам использовать данные классификатора для повышения урожайности. Авторы методики уже получили предложения о сотрудничестве от производителей других видов фруктов и даже овощей, поскольку предложенный метод применим и для овощной продукции. 

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Сколковский институт науки и технологий — негосударственный технологический университет, расположенный в инновационном центре Сколково. Институт был создан в 2011 году при поддержке Массачусетского технологического института. Модель института предусматривает тесную интеграцию технологического образования, исследовательской работы и предпринимательских навыков. Институт ведёт обучение по программам магистратуры и PhD, рабочий язык — английский.
Позавчера, 20:30
4 минуты
Илья Ведмеденко

Исследователи установили, что обнаруженный в Баренцевом море объект — погибшая советская субмарина типа «Крейсерская». Это одна из самых больших подлодок СССР периода Второй мировой.

Позавчера, 14:08
8 минут
Александр Березин

Исследователь из Гарварда проанализировал вероятность полного оледенения всей поверхности — включая экватор — для планет земного типа. Оказалось, это частый сценарий. И он может быть причиной уничтожения всей сложной жизни. Работа показывает неожиданную уязвимость нашей планеты для такого хода событий. По расчетам, в последние 20 тысяч лет Земля прошла буквально в нескольких градусах от полного и постоянного оледенения, исключающего выживание крупных наземных многоклеточных.

11 часов назад
37 минут
Александр Березин

Витамины и минералы считают «хорошими» пищевыми добавками, а нитраты и нитриты натрия вместе с тартразином – «плохими». На самом деле, первые далеко не так полезны, а вторые не столь сильно вредны, как кажется. Наиболее же опасными из пищевых добавок следует считать так называемые непрямые. Рассмотрим подробнее: чего лучше избегать, а на что не стоит обращать особого внимания.

Позавчера, 20:30
4 минуты
Илья Ведмеденко

Исследователи установили, что обнаруженный в Баренцевом море объект — погибшая советская субмарина типа «Крейсерская». Это одна из самых больших подлодок СССР периода Второй мировой.

Позавчера, 14:08
8 минут
Александр Березин

Исследователь из Гарварда проанализировал вероятность полного оледенения всей поверхности — включая экватор — для планет земного типа. Оказалось, это частый сценарий. И он может быть причиной уничтожения всей сложной жизни. Работа показывает неожиданную уязвимость нашей планеты для такого хода событий. По расчетам, в последние 20 тысяч лет Земля прошла буквально в нескольких градусах от полного и постоянного оледенения, исключающего выживание крупных наземных многоклеточных.

11 часов назад
37 минут
Александр Березин

Витамины и минералы считают «хорошими» пищевыми добавками, а нитраты и нитриты натрия вместе с тартразином – «плохими». На самом деле, первые далеко не так полезны, а вторые не столь сильно вредны, как кажется. Наиболее же опасными из пищевых добавок следует считать так называемые непрямые. Рассмотрим подробнее: чего лучше избегать, а на что не стоит обращать особого внимания.

25 марта
36 минут
Александр Березин

Улыбающийся мультимиллиардер планирует понять, насколько эффективно мел в стратосфере защищает планету от солнечного света, и если результат хорош, распылить его там в гигантских количествах. Потенциально это результативная задумка: ученые давно показали, что так можно добиться полного покрытия Земли устойчивыми льдами — вплоть до экватора. Увы, идея Гейтса — плагиат, причем не лучший. Советский исследователь предложил похожее полвека назад с более эффективной серой. Интереснее другое: подобные мероприятия один раз едва не уничтожили человечество. Разбираемся в деталях, а также в том, грозит ли нам повторение.

31 марта
51 минута
Александр Березин

Самый зловещий оружейный проект всех времен и народов — термоядерная торпеда, предназначенная для радиационного поражения огромных площадей и создания искусственного цунами. Никогда до этого ни одна страна даже не заявляла о намерении сделать нечто настолько опасное для живых существ. Поэтому российский проект «Посейдон», обещающий именно это, вызывает бурю эмоций. Однако тщательный технический анализ показывает: в реальности он будет совсем не таким, как об этом пишут в СМИ. Даже если он предназначен для радиационного поражения обширных площадей, оно не будет долгим. А уже через год «омытые» им районы будут абсолютно безопасны. Тем не менее новая система действительно изменит стратегический баланс на планете — но не так, как все думают. Попробуем разобраться в ситуации подробнее.

26 марта
12 минут
Василий Парфенов

Похоже, история с американскими военными и «неопознанными воздушными феноменами» только набирает обороты. Новое расследование раскрыло многократные встречи нескольких кораблей Военно-морского флота Соединенных Штатов с аномально ведущими себя летательными аппаратами. Причем происходило это вне пределов досягаемости для любого коммерческого дрона или иного известного компактного БПЛА.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: