A IA do smartphone prevê o estado de maturação do abacate
A investigação aborda um importante desafio mundial: o desperdício alimentar
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Os investigadores desenvolveram um sistema de inteligência artificial baseado num smartphone que prevê com precisão o estado de maturação e a qualidade interna dos abacates.
Luyao Ma, professor assistente na Universidade Estatal do Oregon, e In-Hwan Lee, um estudante de doutoramento que trabalha com Ma.
Brian Horne, Oregon State University
"Os abacates estão entre os frutos mais desperdiçados a nível mundial devido ao excesso de maturação", afirmou Luyao Ma, professor assistente na Universidade Estatal do Oregon. "O nosso objetivo era criar uma ferramenta que ajudasse os consumidores e os retalhistas a tomar decisões mais inteligentes sobre quando utilizar ou vender abacates."
A equipa de investigação, composta por cientistas da Oregon State e da Florida State University, treinou modelos de IA utilizando mais de 1 400 imagens de abacates Hass do iPhone. O sistema previu a firmeza, um indicador-chave da maturação, com quase 92% de precisão, e a qualidade interna (fresco vs. podre) com mais de 84% de precisão.
Os investigadores acreditam que estas taxas de precisão podem ser melhoradas à medida que mais imagens são adicionadas ao modelo. Os investigadores referem ainda que a tecnologia tem potencial para avaliar o estado de maturação e a qualidade de outros tipos de alimentos.
Os investigadores esperam continuar a desenvolver a tecnologia para que os consumidores a possam utilizar em casa para determinar a altura ideal para comer um abacate, evitando a desilusão de cortar um abacate apenas para encontrar as temidas manchas castanhas.
A equipa também vê potenciais aplicações em instalações de processamento de abacate, onde a tecnologia poderia ser utilizada para melhor selecionar e classificar o fruto. Por exemplo, se o sistema detetar que um lote está mais maduro, pode ser enviado para um retalhista próximo em vez de um mais distante. Da mesma forma, os retalhistas poderiam utilizar a tecnologia para determinar quais os abacates que devem ser vendidos em primeiro lugar com base na maturação.
Estes resultados baseiam-se em investigações anteriores que utilizaram imagens e técnicas de aprendizagem automática para avaliar a qualidade dos alimentos. No entanto, os estudos anteriores basearam-se na seleção manual de caraterísticas [SN1] e em algoritmos tradicionais de aprendizagem automática, o que limitou o desempenho da previsão, afirmou In-Hwan Lee, um estudante de doutoramento que trabalha com Ma no projeto.
"Para superar essas limitações, usamos abordagens de aprendizado profundo que capturam automaticamente uma gama mais ampla de informações, incluindo forma, textura e padrões espaciais para aumentar a precisão e a robustez das previsões de qualidade do abacate", disse Lee.
Ma escolheu concentrar-se nos abacates devido ao seu elevado valor de mercado e à elevada taxa de desperdício. Também referiu uma motivação pessoal: como consumidora frequente de tostas de abacate, sentia-se muitas vezes frustrada por não saber quando os abacates estavam perfeitamente maduros e por cortar abacates demasiado maduros.
A investigação aborda um importante desafio mundial: o desperdício alimentar. Cerca de 30% da produção mundial de alimentos é desperdiçada. Em resposta a este desafio, o Departamento de Agricultura dos EUA e a Agência de Proteção do Ambiente estabeleceram o objetivo nacional de reduzir o desperdício alimentar em 50% até 2030.
"Os abacates são apenas o começo", disse Ma. "Esta tecnologia poderia ser aplicada de forma muito mais ampla, ajudando os consumidores, retalhistas e distribuidores a tomar decisões mais inteligentes e a reduzir o desperdício."
Observação: Este artigo foi traduzido usando um sistema de computador sem intervenção humana. A LUMITOS oferece essas traduções automáticas para apresentar uma gama mais ampla de notícias atuais. Como este artigo foi traduzido com tradução automática, é possível que contenha erros de vocabulário, sintaxe ou gramática. O artigo original em Inglês pode ser encontrado aqui.
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