Всё тлен: нейросеть научилась прогнозировать процесс гниения фруктов

Среди множества вопросов о Вселенной есть такие, на которые мы все еще не знаем ответов. Например, есть ли жизнь на Марсе или вообще где-либо во Вселенной, откуда взялись многие памятники древности, существовала ли легендарная Атлантида и как появилась Земля. И одним из подобного рода вопросов, хоть и менее значимых, можно назвать: почему растения гниют хаотично, и когда этот процесс начинается?

Срок годности

Проходя мимо магазинных полок, переполненных разными товарами, мы редко задумываемся о том, надолго ли они там задерживаются. Конечно, там следят за тем, чтобы на полках не лежало просрочки. Однако ввиду загруженности магазина частично эту роль на себя могут брать и сами покупатели, или же данная информация всплывает позднее. Иногда товар может быть испорчен еще в самом начале, и только потом этот брак попадает на полки, оставаясь порой незамеченным невнимательным покупателем.


Просроченные товары среди той же молочной продукции отследить куда проще, так как на них установлены дата изготовления и дата, когда товар перестает быть пригодным для употребления в пищу. Однако с овощами и фруктами так просто не получается. Их срок годности может варьироваться в разных диапазонах, именно поэтому ученые долгое время бились над тем, чтобы разгадать загадку гниения. И, похоже, у них появился инструмент для этого.

Вчера привезли

Проблема хранения фруктов заключается в том, что довольно тяжело спрогнозировать, сколько они еще смогут пролежать. В связи с чем в магазинах мы то и дело сталкиваемся с такого рода просрочкой. И на многих складах ситуация обстоит приблизительно так же: несмотря на прохладу в помещениях и соблюдение температурного режима, часть продукции портится. И можно даже заметить, что стоит появиться гнилому пятну на одном яблоке — тут же начинают гнить другие.



Казалось бы, решения нет, ведь оно лежит в области высоких и дорогостоящих технологий: постоянно контролировать качество яблок будет неоправданно дорого. Само сельское хозяйство зиждется на эффекте масштаба: фермерам нужно производить много продукции, чтобы удержать ее стоимость сравнительно низкой и не оказаться в убытке. Однако ученые нашли неплохой, а главное недорогой, способ отслеживания качества.



Для этого в склад встраиваются датчики спектроскопии и видимого и ближнего инфракрасных диапазонов. Нейронная сеть отслеживает все данные, и на их основе прогнозирует образование вмятин и мякоти. Результат оказался впечатляющим, хоть и не полностью. В 80% случаев алгоритм успешно справлялся с поставленной ему задачей. И ученые надеются, что в дальнейшем их технология будет полезной для многих фермеров.