Что изменили технологии в пищевой промышленности
Как алгоритмы отбирают голубику и определяют сорт картофеля.
Мы перевели статью NYT, чтобы разобраться, как ИИ влияет на качество еды, которую люди покупают в супермаркетах.
Хрупкие ягоды
Представьте, какие практические навыки нужны, чтобы понять, достаточно ли спелая клубника, достаточно ли печенье вкусное, чтобы его купили, подойдет ли индейка, которая лежит на конвейере, для праздничного ужина. Каждое из этих решений требует от сотрудника большого опыта, который позволит сделать правильный выбор даже в конце долгой смены. Это непростая задача даже в обычных обстоятельствах, а пандемия коронавируса меняет способы обработки и доставки продуктов.
Эксперименты с искусственным интеллектом, например, роботы для доставки пиццы и фермерские дроны для обнаружения болезней, в последнее время привлекли внимание СМИ. Но инновация в центре пищевой цепочки — изменение системы, которая перемещает и обрабатывает сотни тысяч продуктов, — может сильно повлиять на то, что мы едим каждый день.
Машины обучаются рассматривать пищу так же, как повар, уделяя внимание разнообразию форм, сезонности, сладости или текстуре. В результате в магазины попадают более свежие и качественные продукты.
«ИИ — это логическое развитие технологий, позволяющее получить максимум от того, что мы делаем», — считает Джефф Фернисс, CEO BBC Technologies в Гамильтоне (Новая Зеландия). Он вырос на голубичных полях, которые посадили его родители. Джефф считается одним из мировых экспертов в сфере выращивания голубики с помощью ИИ.
Особенность голубики в том, что у всех ягод стандартные оттенки, при этом плоды очень нежные. При этом их очень много. Даже легкий ветерок способен превратить ягоды в пюре до того, как они попадут в магазин или ресторан. Если при сборе их уронить с двух метров, ягоды уже не годятся для хранения.
Механические сортировщики могут выполнять часть работы по удалению мусора и распределению ягод по размеру и цвету, но голубике уже давно требовались ловкие рабочие, которые парили бы над конвейерными лентами. В 2000 году отец Джеффа Ферниса изобрел сортировщик черники, который мог быстро, но тщательно классифицировать ягоды по цвету. Так появилась компания BBC Technologies.
Источник: BBC Technologies
К 2015 году они добавили к системе камеры, которые использовали оптику для улучшения процесса. Компания продолжала совершенствовать технологию и разработала ИИ-платформу, использующую сотни тысяч фотографий, разбитых по категориям, и графический процессор, который может обрабатывать 2400 отдельных изображений фруктов в секунду.
Программа научилась отличать отверстие на стебле от птичьего клюва и отбрасывать поврежденные ягоды, которые могут сгнить. Сейчас алгоритм учится распознавать десятки различных сортов и понимать, как меняется голубика в зависимости от сезона. Поэтому ягоды, выращенные в начале сезона, сортируются и упаковываются иначе, чем те, которые появляются в конце.
Эти тонкие различия важны при принятии решения, какие ягоды выдержат длительное путешествие из Южной Америки в Штаты. По словам создателей, эта же технология будет работать и с другими хрупкими ягодами, например, вишней.
Норвежская компания в области сортировки и упаковки TOMRA Food купила небольшую BBC Technologies за $66,9 млн в 2018 году.
Пюре или фритюр
Искусственный интеллект также важен для отрасли переработки картофеля. Традиционные машины для сортировки и нарезки предназначены для создания кусочков одинакового размера и формы, независимо от природы каждого картофеля. Но ИИ-устройства могут определить, какой картофель может быть более подходящим, например, для жаркого, пюре или фритюра.
Алгоритм также классифицирует каждый картофель перед очисткой, чтобы гарантировать удаление минимального количества мякоти. Нейросети следят за тем, чтобы каждый чипс хрустел и был надлежащего цвета.
Когда Шахмир Мирза начал работать в PepsiCo., которой принадлежит бренд Frito-Lay, одной из его первых задач было обучение машин сенсорному восприятию. Отражая лазеры от чипсов, он мог улавливать звук, который они издают, когда кто-то кусает их.
Толщину чипсов, а также время и температуру жарки нужно было регулировать, чтобы достичь нужного качества, и рабочему не приходилось постоянно брать образцы чипсов.
Это была настоящая революция, работу Мирзы отметили патентом. Но это только один из способов использования ИИ на заводах по производству снеков. Повторяющиеся задачи (например, поиск испорченного картофеля) могут занимать у рабочего секунду или две. ИИ-сортировщики же способны за час обработать несколько тонн картофеля.
«Вы говорите о решениях, которые требовали, чтобы 2-5 человек следили за конвейером, который теперь полностью автоматизирован», — подчеркнул Мирза, который с тех пор ушел из компании по производству снеков и работает в R&D-департаменте 7-Eleven.
Подобная автоматизация помогает компаниям, которые сталкиваются с нехваткой квалифицированной рабочей силы.
