Все новости

Систему компьютерного зрения научили определять готовность куриной грудки

Чтобы научить алгоритмы, ученым пришлось и самим попробовать приготовленную курицу

ТАСС, 13 января. Российские ученые придумали, как с помощью химических сенсоров и системы компьютерного зрения можно автоматически оценить готовность блюда. Они надеются, что это можно будет использовать как в большом ресторане, так и на домашней кухне, пишет пресс-служба Сколковского института науки и технологий со ссылкой на статью в научном журнале Food Chemistry.

В последние годы ученые работают над так называемым "электронным носом" – чувствительным сенсором, который мог бы автоматически распознавать те или иные летучие молекулы в воздухе. Разработчики подобных приборов надеются, что с помощью можно будет создавать детекторы взрывчатки и опасных газов, диагностировать туберкулез, рак и другие болезни.

Старший научный сотрудник Сколковского института науки и технологий Федор Федоров и его коллеги нашли новое применение подобным приборам. Они придумали, как такой "электронный нос" вместе с системой компьютерного зрения использовать для оценки качества мясных блюд.

Ученые закупили в одном из московских супермаркетов партию куриных грудок и начали готовить их, параллельно наблюдая за этим процессом с помощью датчиков и видеокамер. Полученные таким образом данные ученые использовали, чтобы обучить искусственный интеллект и настроить алгоритмы, которые должны определять степень готовности блюда по тому, как выглядит курица и как много в воздухе внутри печи присутствует угарного газа, спиртов, дыма и влаги.

Затем ученые пригласили шестнадцать коллег попробовать приготовленную курицу и оценить ее свойства по десятибалльной шкале. Благодаря этому они подобрали оптимальные параметры для жарки грудок и использовали их для дополнительной настройки системы машинного обучения.

"В условиях пандемии нам пришлось работать в масках и проводить тестирование в небольших группах, что не совсем привычно. Мы приготовили большое количество образцов, каждому присвоили код, и участники тестировали образцы вслепую. Для всех участников, занимающихся в основном материаловедением и использующих сложные аналитические методы, это было очень интересно, ведь куриное мясо – это тоже материал", – добавил Федоров.

Дальнейшие опыты показали, что алгоритмы успешно справились с распознаванием основных степеней прожарки грудки, то есть их можно использовать для автоматизации контроля качества пищи. Однако для жарки других частей курицы, например, ножек или крыльев, или использования другого способа приготовления, нужно будет обучать всю систему заново.

Специалисты Сколковского института науки и технологий планируют проверить работу системы компьютерного зрения и "электронного носа" в реальных ресторанах. Таким образом они хотят оценить, будет ли она полезной для поваров и как можно будет улучшить ее работу.