I ricercatori dell'Oregon State University e della Florida State University hanno sviluppato un sistema di intelligenza artificiale (AI) basato su smartphone in grado di prevedere il grado di maturazione e la qualità interna degli avocado.
"Gli avocado sono tra i frutti più sprecati a livello globale a causa dell'eccessiva maturazione - ha affermato Luyao Ma, assistente professore presso l'Oregon State University - Il nostro obiettivo era quello di creare uno strumento che aiutasse i consumatori e i rivenditori a prendere decisioni più intelligenti su quando utilizzare o vendere gli avocado".
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Il team di ricerca ha addestrato i modelli di IA utilizzando oltre 1.400 immagini di avocado Hass scattate con iPhone. Il sistema ha previsto la consistenza, un indicatore di maturazione, con un'accuratezza del 92% e la qualità interna (fresca versus guasta) con un'accuratezza superiore all'84%. I ricercatori prevedono che le prestazioni del sistema potrebbero migliorare con l'aggiunta di ulteriori immagini al set di dati.
Il team ha osservato che lo stesso approccio potrebbe essere adattato per valutare la qualità di altri prodotti alimentari deperibili. Gli sviluppi futuri potrebbero consentire ai consumatori di utilizzare il sistema per determinare il momento migliore per consumare un avocado, riducendo così lo spreco alimentare domestico.
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Esistono potenziali applicazioni anche nella catena di fornitura. Negli impianti di lavorazione o distribuzione, la tecnologia potrebbe aiutare a selezionare e classificare la frutta in base al grado di maturazione. Ad esempio, i lotti rilevati come più maturi potrebbero essere indirizzati ai rivenditori vicini, mentre la frutta meno matura potrebbe essere inviata ai mercati più lontani. I rivenditori potrebbero utilizzare valutazioni simili per gestire la rotazione degli scaffali e ridurre il deterioramento.
Lo studio si basa su ricerche precedenti che utilizzavano l'imaging e l'apprendimento automatico per valutare la qualità degli alimenti. Gli studi precedenti si basavano su caratteristiche selezionate manualmente e algoritmi convenzionali, che limitavano l'accuratezza delle previsioni. "Per superare questi limiti, abbiamo utilizzato approcci di deep learning che acquisiscono automaticamente una gamma più ampia di informazioni, tra cui forma, consistenza e modelli spaziali, per migliorare l'accuratezza e la robustezza delle previsioni sulla qualità degli avocado", ha affermato In-Hwan Lee, uno studente di dottorato che collabora al progetto.
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I ricercatori hanno affermato che lo studio contribuisce anche a più ampi sforzi di riduzione degli sprechi alimentari. Circa il 30% della produzione alimentare globale va perso o viene sprecato ogni anno. Negli Stati Uniti il dipartimento dell'agricoltura e l'Agenzia per la protezione ambientale hanno fissato un obiettivo nazionale per ridurre gli sprechi alimentari del 50% entro il 2030.
"Gli avocado sono solo l'inizio - ha affermato Ma - Questa tecnologia potrebbe essere applicata in modo più ampio per aiutare consumatori, rivenditori e distributori a prendere decisioni migliori e ridurre gli sprechi".
I risultati sono stati pubblicati su Current Research in Food Science. Il coautore Zhengao Lee della Florida State University ha collaborato con Ma e Lee del dipartimento di scienze e tecnologie alimentari dell'Oregon State University. Ma è anche affiliato al dipartimento di ingegneria biologica ed ecologica.
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Sean Nealon
Oregon State University
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