Adimen artifiziala, merkatuko platanorik onena lortzeko
09-11-2021
Tekniker
Tekniker zentro teknologikoak platanoak karakterizatzea eta beren heltze-prozesua optimizatzea ahalbidetzen duen tresna bat garatu du eFOOD 4.0 proiektuaren esparruan. Soluzioak heltze-maisuari laguntzen dio, balio-katean urteko edozein garaitan merkatuko produkturik onena eskaini ahal izateko kontsumitzaileari.
Sare neuronaletan oinarritutako irudien prozesaketa adimen artifizialeko tekniketako bat da, eta, besteak beste, elikagaien sektorerako soluzioak garatzen laguntzen du. Soluzio horiek ekoizpen- eta prozesaketa-katean akatsak identifikatzea ahalbidetzen diete enpresei, baita produktuen kalitatea modu objektiboan eta prozesuaren gaineko ezagutza-maila handiagoarekin hobetzea ere.
Tekniker zentro teknologikoak, Basque Research and Technology Alliance (BRTA) aliantzako kideak, ezagutza handia dauka adimen artifizialeko tekniken erabileran (hala nola, Deep Learning erakoetan); zehazki, objektuak eta haien ezaugarriak detektatu eta identifikatzeko ikuspen-aplikazioetarako CNN tekniken (sare neuronal konboluzionalen) arloan.
"Deep Learning eredu bat garatu dugu, eta, horri esker, adimen artifizialean oinarritutako irudi-prozesamendu baten bidez, ezaugarriak edo akatsak detekta daitezke irudietan.
Platanoak karakterizatzen dituen Deep Learning eredua sortzeko prozesuan, honako urrats hauek jarraitu dira: argazkiak egin eta etiketatu (sailkatu) dira; datuak areagotzeko teknikak aplikatu dira; hiper-parametroak doitzeko arkitektura hautatu da; eredua entrenatu da, eta, azkenik, emaitzak ebaluatu dira.
Platanoen ezaugarrien identifikaziotik abiatuta sortu da ´analista birtual´ hori, EUROBANAN LOGÍSTICA NORTEREN eta UVESCO TALDEAREN instalazioetan ateratako 2.000 argazki baino gehiagotan oinarrituta.
Tekniker arduratu da datu-multzo osoa aurretiaz prozesatzeaz, adimen artifizialeko eredua ´entrenatzeaz´ eta soluzioa UVESCO TALDEAREN instalazioetan martxan jartzeaz.
Kalitate oneneko platanoak, urteko edozein garaitan
Emaitzarekin, platanoen heltze-prozesua optimiza daiteke, urteko edozein sasoitan kalitate oneneko produktua eskaintzeko, heltzeko baldintza optimizatuak aplikatuz. Ondorioz, eraginkortasunean irabazten da, eta elikagai-xahuketa murrizten.
Halaber, eFOOD 4.0 proiektuaren barruan, platanoaren heltze-egoera balio-kate osoan zehazteko prozesua automatizatzeko lan egin da. Balio-katea EUROBANAN LOGÍSTICA NORTEREN heltze-ganberetan hasten da, biltegiratze logistikotik eta banaketatik igarotzen da, eta UVESCO TALDEAREN dendetako salmentan bukatzen da, amaierako kontsumitzailearengana iritsitakoan.
"Gure ´analista birtualak´ produktuaren kudeaketaren inguruan erabakiak hartzen laguntzen dio heltze-maisuari, platanoen egoera denbora errealean monitorizatuz eta platanoaren bilakaeraren gainean balioespenak egitea ahalbidetuz", zehaztu du Teknikerreko ikertzaileak.
4.0 teknologiak sartuta (hala nola, sentsoreak, ikuspen artifiziala eta eredu prediktiboak), platanoen heltze-prozesua objektiboki eta hobeto monitoriza daiteke, eta prozesu guztiaren gaineko ezagutza handiagoa lortu.
EUROBANAN LOGÍSTICA NORTEK eta UVESCO TALDEAK, hainbat parametro (kolorea edo ezaugarriak eta gabeziak) aztertuz, kalitate oneneko platanoak eskain diezazkiekete amaierako kontsumitzaileei urte osoan.
e-FOOD 4.0 proiektuan, besteak beste eta Teknikerrez gain, EUROBANAN LOGÍSTICA NORTEK eta UVESCO TALDEAK hartzen dute parte, eta Hazitek 2019-2020 programak finantzatu du.