Как искусственный интеллект помогает выбрать идеальный стейк
Мраморность — это равномерное распределение жировых прожилок в мясе. Она влияет на вкус, сочность и текстуру стейка. Определение уровня мраморности традиционно выполняется вручную, что нередко сопровождается ошибками из-за субъективности эксперта или факторов внешней среды.
Чтобы сделать процесс более объективным, разработчики применяют искусственный интеллект.
Как работает ИИ для анализа стейков?
В основе технологии лежит свёрточная нейронная сеть (CNN), обученная на тысячах изображений стейков. Алгоритм изучает текстуру, оттенки и другие визуальные параметры, чтобы точно определить уровень мраморности.Достаточно сделать фото стейка — и приложение моментально выдаёт оценку качества. Это удобно как для производителей, стремящихся стандартизировать процессы, так и для потребителей, которые хотят быть уверены в своём выборе.
Почему это удобно?
- Точность. Нейросеть анализирует мельчайшие детали, исключая человеческий фактор.
- Быстрота. На оценку уходит всего несколько секунд.
- Гибкость. Модель можно обновлять, загружая новые данные, без необходимости изменять саму структуру приложения.
С какими вызовами сталкивается технология?
При анализе стейков возникает несколько трудностей. Например, яркое освещение в холодильных камерах может создавать блики на поверхности мяса. Алгоритмы иногда воспринимают их за прожилки жира, что приводит к завышенной оценке мраморности.
Для решения этой проблемы используются механические средства — например, защитные кожухи для камеры, которые блокируют внешние блики. Такой подход позволяет минимизировать ошибки и повысить точность анализа.
Где ещё можно использовать подобные технологии?
Алгоритмы оценки качества мяса могут быть адаптированы для анализа других продуктов: фруктов, овощей, рыбы или даже хлебобулочных изделий. Например, ИИ может определять спелость манго, качество кожуры яблок или текстуру выпечки.
Мы это сделали
Кстати, команда Азати уже реализовала подобное решение: мобильное приложение для оценки мраморности стейков. Наш ИИ анализирует изображения, присваивает оценки качеству, а обновляемая модель делает его ещё более точным и удобным в использовании.
А как вы думаете, где ещё можно использовать подобные технологии? Делитесь идеями в комментариях!