オレゴン州立大学の研究者らが開発した新しいAIツールは、スマートフォンの画像を使ってアボカドの熟度を正確に予測し、食品廃棄物を減らし、消費者が完熟した果物を楽しめるようにする可能性がある。
オレゴン州立大学とフロリダ州立大学の研究者らは、スマートフォンの画像を使ってアボカドの熟度と内部品質を正確に予測する人工知能システムを開発した。
この革新的なツールの詳細は 公表 食品科学の最新研究誌に掲載されたこの研究は、食品廃棄物を大幅に削減し、消費者や小売業者がアボカドをいつ使用または販売するかについてより賢明な選択を行うのに役立つ可能性がある。
「アボカドは、熟しすぎのために世界中で最も廃棄されている果物の一つです」と、オレゴン州立大学農学部食品科学技術学科の助教授で、本研究の責任著者であるルーヤオ・マー氏はニュースリリースで述べています。「私たちの目標は、消費者と小売業者がアボカドをいつ使用または販売するかについて、より賢明な判断を下せるよう支援するツールを開発することでした。」
学際的なチームは、iPhone で撮影した 1,400 枚を超えるハス アボカドの画像を使用して AI モデルをトレーニングしました。
AIシステムは驚くべき精度を示し、熟度の重要な指標であるアボカドの硬さを約92％の精度で予測し、新鮮な果物と腐った果物を84％以上の精度で区別しました。
これらの結果はモデルの堅牢性を示唆しており、研究者たちは、より多くの画像が追加されることでモデルの精度がさらに向上すると考えています。彼らは、この技術を他の種類の食品にも拡張し、AIを活用して熟度や全体的な品質を評価することを構想しています。
今後、チームはこのツールをさらに開発し、消費者が自宅でアボカドを完熟した状態で楽しめるようにしたいと考えています。これにより、アボカドを切った後に茶色い斑点を見つけるというよくある失望を回避できるかもしれません。
この技術は家庭用以外にも、アボカド加工施設での選別・格付けプロセスの最適化など、有望な応用が期待されています。例えば、より熟していると判断されたアボカドは、より近い小売業者に出荷することで、輸送中の廃棄物を最小限に抑えることができます。小売業者も、アボカドの熟度に基づいて販売の優先順位を決めることでメリットを得ることができます。
この研究は、機械学習技術を用いて食品の品質を評価した過去の研究に基づいています。
「これらの制限を克服するために、形状、質感、空間パターンなど、より幅広い情報を自動的に取得するディープラーニング手法を使用し、アボカドの品質予測の精度と堅牢性を高めました」と、食品科学技術学部の博士課程学生で筆頭著者のイ・インファン氏は付け加えた。
マー氏がアボカドに注目したのは、その高い市場価値と廃棄率の高さが理由だ。また、アボカドトーストの熱心な消費者として、アボカドの熟れ具合が予測できないことにしばしば不満を抱くという個人的な思い入れも指摘した。
この研究は、喫緊の世界的課題である食品廃棄物に焦点を当てています。世界の食料生産量の約30%が廃棄されています。これを受けて、米国農務省と環境保護庁は、2030年までに食品廃棄物を半減させるという国家目標を設定しました。
「アボカドはほんの始まりに過ぎません」とマー氏は付け加えた。「この技術はもっと幅広く応用でき、消費者、小売業者、流通業者がより賢明な判断を下し、廃棄物を削減するのに役立つでしょう。」
出典： オレゴン州立大学