AI识别木瓜的成熟度

随着世界人口的不断增加，各国政府有责任采取一切手段来养活公民。研究表明，如果按照我们目前的粮食生产能力来衡量，到2060年全球人口将达到100亿人口时，可能会出现严重的粮食短缺现象。然而，科学家相信AI可以帮助扩大我们的食品生产能力限制。

也就是说，机器智能可以用来识别促进农业实践和食品供应的新修改技术。在这方面，巴西的一个研究小组已经开发出一种算法，该算法通过基于图像识别和分析来估测木瓜成熟程度，这有助于控制木瓜的浪费。

据说仅仅去年一年的时间，世界上最大的木瓜进口国美国花了1.07亿美元用于新鲜木瓜的消费。然而，许多木瓜在杂货架上或消费者手中变坏，因为农民无法准确地告知哪些要先卖或者先吃。

目前开发的视觉识别软件可以使木瓜种植者确保进入当地市场的是最成熟的番木瓜，而这些是不会出口的，这可以使得他们从水果中收益最大。

据圣保罗Campinas大学的食品工程师兼研究员Douglas Fernandez Barbin所说，这个想法是AI将有助于良好的水果流动，以便它们能够很好地到达最终​​消费者手中。这最终会增强农民与消费者的关系。

该项目是 University of Campinas 和Londrina State University两所大学的合作项目。它给智能计算机科学家带来新的目标;使用机器学习或AI来测量水果的成熟度。正如2月份算法期刊所报道的那样，该算法记录的平均准确率为94.7％，该项目非常成功。

但是，要遵循严肃的程序并将其纳入系统是最大的挑战。理想情况下，通过视觉分析可以判断，木瓜外层果皮开始变绿，然后慢慢变黄，变黄了就成熟了。该团队进一步证实了这种模式不利于果实的果肉硬度，但它与木瓜变成可食用的速率相吻合。

现在，每个人认为的艰巨任务是算法训练。如此，该过程需要引入多种选择的木瓜，当地生产者是不会容易找到的。

但随着软件和硬件的出现，并没有重大挑战出现。事实上，他们使用的是消费者级别的工具，就像普通数码相机内置的一个四方形装置和灯泡一样，这可以照亮木瓜采集图像。在软件方面，研究人员决定采用一种叫做forest classifier森林分类器的通用机器学习算法。

基于这种创新的成功率，和组件的便宜可用性和所用算法的灵活性具有随时间改进的潜力，未来该技术可以轻松适用于商业应用。

这意味着要设置一个可以访问算法的应用程序，比如说一个基于云的服务。因此，所有用户都需要做的仅仅是拍下一张木瓜的照片，并将其上传到界面进行分析，如此他们能够判断哪些水果需进入本地消费哪些需要出口。