Innowacyjne badania rolnicze przeprowadzone przez University of Illinois sugerują, że kamery hiperspektralne wzbogacone o sztuczną inteligencję (AI) mogą rewolucjonizować sposób oceny batatów przed trafią na półki supermarketów. Te zaawansowane narzędzia obiecują przyspieszyć i ulepszyć obecne metody manualnej i chemicznej analizy.
Proces zapewnienia spójnej jakości batatów wymaga skrupulatnej kontroli. Konsumenci oczekują jednolitego smaku i tekstury, a obecne metody oceny są manualne, wymagające i mogą prowadzić do marnotrawstwa. Jednak badacze zaproponowali alternatywę, która mogłaby przekształcić ten żmudny proces w szybkie i efektywne zadanie. Zespół z University of Illinois przeprowadził eksperyment, wykonując wiele zdjęć batatów do oceny jędrności i słodkości — jakości, które w dużej mierze wpływają na ich wartość rynkową. Celem było określenie, czy system obrazowania hiperspektralnego, który zbiera dane ze spektrum światła, mógłby skutecznie zidentyfikować te kluczowe cechy jakościowe.
Aby zarządzać ogromnymi danymi zebranymi w badaniu, naukowcy zastosowali model AI do przetwarzania informacji na klarowne wskaźniki cech każdego batata. Ta technologia, która umożliwia sprawdzanie każdego batata w partii zamiast wyboru, mogłaby znacznie zmniejszyć marnotrawienie żywności i poprawić dokładność kontroli. Zastosowanie tych technik nie jest ograniczone do batatów; mogą być dostosowane do szerokiej gamy owoców i warzyw, potencjalnie zwiększając ogólną wydajność rolniczą.
Lider badania, Toukir Ahmed, określa innowację jako kamień milowy w szerszych zastosowaniach w studiach rolniczych i biologicznych. Zespół ma nadzieję na dalszy rozwój tej technologii w celu rutynowego stosowania w branży. Przewidują także aplikację dla konsumentów, która pozwoliłaby klientom skanować produkty w celu oceny ich cech jakościowych, zapewniając transparentność i zmniejszając konieczność fizycznego obchodzenia się z produktami.
W obliczu niedoborów siły roboczej w sektorze rolniczym i dążąc do zwiększenia wydajności, AI jest na czele proponowanych rozwiązań, co ilustrują maszyny autonomiczne i inteligentne techniki rolnicze. Chociaż te postępy oferują obiecujące perspektywy dla cen żywności i zysków rolników, ich wpływ na globalne rolnictwo — zwłaszcza w krajach rozwijających się — pozostaje tematem ciągłych badań i obserwacji.