Японски фермер използва невронна мрежа и TensorFlow за сортиране на краставици

Възможностите на съвременните когнитивни системи все още са ограничени, но невронните мрежи непрекъснато се усъвършенстват и развиват. Те вече се използват в много сфери, включително в селското стопанство. Ярък пример за това е компютърната система на японския специалист и фермер Макото Койке. В Япония големите и прави краставички се считат за стока от най-висок клас, изкупуват се на много високи цени и всички фермери се опитват да отглеждат именно такива сортове.

Сортирането на краставиците е трудно, понеже те имат най-различна форма, качество и свежест. В Япония са приети 9 класа за сортиране на краставиците според формата, размера и редица други свойства.

Японците имат автоматични машини за сортиране, използващи наклонена плоскост и други методи, но те са прекалено скъпи и не работят задоволително. Решението на Макото Койке е използването на невронна мрежа, която да бъде обучена да разпознава и класифицира изображенията с много висока точност. Към днешен ден неговото устройство работи бързо и точно, като превъзхожда всеки човек.

Койке използва Open Source библиотеката на Google, TensorFlow. Преди около година интернет-гигантът публикува в открит вид сорс-кодовете на TensorFlow. Този софтуерен пакет дава възможност за създаване на собствен безплатен проект, в който се използват възможностите на съвременните невронни мрежи, без да се започва от нулата.

Японецът избра може би най-евтиния хардуер. Това са едноплатковите компютри Arduino Micro и Raspberry Pi 3. Електрониката се използва за работата на камерата и за изпращане на изображенията в Google Cloud, където се осъществява анализа на информацията. Миникомпютрите управляват и сервомоторите на сортиращата част.

Първоначално Макото обучил невронната мрежа да разпознава, дали това са краставици или нещо друго. След това използвал машинно обучение за класифициране на краставиците според японските стандарти.

На третия етап бил създаден конвейера и системата за сортиране, в който камерата заснема отгоре преминаващите зеленчуци, а невронната мрежа ги класифицира. Накрая сглобил опростена роботизирана ръка, която ги разпределя по касите.

Макото се сблъска с бавната работа на системата и към днешен ден неговата роботизирана машина за сортиране използва стар десктоп компютър с ОС Windows. Използват се изображения с резолюция 80х80 пиксела, понеже при по-висока резолюция времето за разпознаване и сортиране от страна на невронната мрежа се увеличава.

Този проблем Макото възнамерява да реши с използването на Cloud Machine Learning (Cloud ML) на Google, като тази услуга сега се предлага при много ниска цена и японецът възнамерява да я използва за обучение на невронната мрежа с TensorFlow, която да бъде обучена бързо да разпознава изображения с по-висока резолюция.

Наистина перфектна инженерна мисъл и използване на най-разнообразни ресурси. Към днешен ден системата на Макото Койке се обучава за около 2-3 дни, но заложените в нея принципи позволяват тя да бъде използвана и за други плодове и зеленчуци, а може би и за нещо по-сложно.