Нейросеть научилась предсказывать качество фруктов после длительного хранения

Исследователи Сколтеха совместно с немецкими коллегами разработали новую систему для определения качества яблок после длительного хранения, пишет портал «Sfera.fm».


Ученые собрали данные за три года по саду в Германии, где растут яблоки сорта Брэбурн. В том числе метеоданные и информацию о содержании в плодах хлорофилла, антоцианов и растворимых твердых и сухих веществ. Получали их неразрушающим методом с помощью датчиков спектроскопии видимого и ближнего инфракрасного диапазонов.


«Наш опыт работы с экспериментальным садом в Германии, который является типичным садовым хозяйством, показывает, что разработанную методику можно без особого труда внедрять в сельском хозяйстве», – сказал Старший преподаватель Сколтеха Павел Осиненко.


Исследователи разработали алгоритм классификации на основе рекуррентной нейронной сети и обучили его на данных о фруктовых садах. В 80 % случаев алгоритм успешно прогнозировал, когда наступит потемнение мякоти или появятся вмятины на поверхности яблока, а также смог определить степень твердости плода.


Предложенный метод показал довольно успешный результат и применим для овощной продукции.


0
Комментарии: 0
Следующая статья
Фермерам хотят разрешить торговать на своих огородах

Минсельхоз готовит законопроект, разрешающий фе...

0
0