Японец Макото Коике создал систему, которая с помощью технологии машинного обучения TensorFlow от Google, сортирует огурцы на ферме его родителей. Разработка избавляет пожилых фермеров от монотонного и утомляющего процесса перебора собранных овощей.
В системе используется одноплатный компьютер Raspberry Pi 3, оснащенный камерой. Микрокомпьютер делает фотографии овощей, после чего отсылает их в небольшую сенсорную сеть TensorFlow, которая либо идентифицирует их как огурцы, либо сразу же отбраковывает. После успешной идентификации, фотографии оставшихся кандидатов отправляются в более многослойную сенсорную сеть на Linux сервере, которая классифицирует огурцы по цвету, размеру и форме. Используя данные финальной классификации, микроконтроллер Arduino производит непосредственную сортировку огурцов.
Молочные фермы в Вермонте меняют рабочих на роботов
Технологии
Система уже работает, но пока не идеальна. Коике оценивает время обучения ИИ в 2-3 дня. Процесс осуществим даже при низком разрешении фотографий (80×80). Пока сортировщик достигает 95% точности на тестовой выборке и 75% на реальных огурцах. Возможно, причиной ошибок является то, что 7 000 фотографий, которые разработчик использовал для обучения, недостаточно.
DigitalGlobe и ЦРУ научат ИИ следить за нами из космоса
Кейсы
Стоит заметить, что повышение точности — процесс не мгновенный. Более точное обучение ИИ требует времени. Технология определенно станет совершеннее, но уже сейчас это серьезный намек на будущее, в котором рутинные операции, требующие человеческого внимания, перейдут в руки роботам.