俄勒冈州立大学和佛罗里达州立大学的研究人员开发了一款基于智能手机的人工智能 (AI) 系统，该系统能够预测牛油果的成熟度和内部品质。
"牛油果是全球因过度成熟而浪费最多的水果之一，"俄勒冈州立大学助理教授 Luyao Ma 说道。"我们的目标是开发一种工具，帮助消费者和零售商更明智地决定何时使用或出售牛油果。"
© Oregon State University
研究团队使用超过 1,400 张哈斯牛油果的 iPhone 图像训练了 AI 模型。该系统预测牛油果硬度（成熟度指标）的准确率高达 92%，预测内部品质（新鲜与腐烂）的准确率超过 84%。研究人员预计，随着更多图像添加到数据集中，该系统的性能将会提升。
该团队指出，同样的方法可以用于评估其他易腐食品的质量。未来的发展方向可能使消费者能够使用该系统来确定牛油果的最佳食用时间，从而减少家庭食物浪费。
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供应链中也存在潜在的应用。在加工或配送中心，该技术可以帮助根据成熟度对水果进行分类和分级。例如，检测到成熟度较高的批次可以送往附近的零售商，而成熟度较低的批次则可以送往更远的市场。零售商可以使用类似的评估方法来管理货架周转并减少损耗。
这项研究建立在先前使用成像和机器学习评估食品质量的研究基础之上。早期的研究依赖于手动选择的特征和传统算法，这限制了预测的准确性。"为了克服这些局限性，我们使用了深度学习方法，可以自动捕获更广泛的信息，包括形状、纹理和空间模式，从而提高对牛油果质量预测的准确性和稳健性，"参与该项目的博士生 In-Hwan Lee 说道。
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研究人员表示，这项研究也有助于更广泛的减少食物浪费的努力。全球每年约有 30% 的食物产量损失或浪费。在美国，农业部和环境保护署已设定了一项全国性目标，即到 2030 年将食物浪费减少 50%。
"牛油果只是一个开始，"Ma 说道。"这项技术可以得到更广泛的应用，帮助消费者、零售商和分销商做出更好的决策，减少浪费。"
该研究结果发表在《当代食品科学研究》杂志上。佛罗里达州立大学的共同作者李振高与俄勒冈州立大学食品科学与技术系的马教授和李教授合作完成了这项研究。马教授也隶属于生物与生态工程系。
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