Доктор Сивам Криш, основатель австралийской компании GoMicro, называет это «налогом на субъективность» — скрытые издержки, возникающие когда качество свежей продукции оценивается людьми с разным уровнем подготовки и разными стандартами.
Что такое «налог на субъективность»?
«Когда инспектор на упаковочной линии решает, что клубника недостаточно красная или листья шпината слишком повреждены, его решение основано на личном опыте, а не на объективных данных», — объясняет Криш. — «Разные инспекторы принимают разные решения по одному и тому же продукту. Это и есть налог на субъективность».
Как работает AI-система GoMicro
GoMicro использует компьютерное зрение и машинное обучение для создания систем, которые обучаются на стандартах конкретного покупателя. AI-модель анализирует каждый фрукт или овощ и определяет его качество, обнаруживая дефекты, которые человеческий глаз может упустить — вроде незначительных повреждений на клубнике или загрязнения листьев в шпинате.
«Мы не заменяем людей», — подчёркивает Криш. — «Мы даём им инструмент, который делает оценку качества объективной и воспроизводимой. Инспектор с AI-системой принимает те же решения, что и любой другой инспектор с такой же системой».
Результаты и перспективы
Технология уже применяется на нескольких упаковочных предприятиях в Австралии и Азии, где помогает снизить потери продукции и повысить удовлетворённость покупателей за счёт стабильного качества поставок.
По словам Криша, следующий шаг — интеграция системы с сортировочными линиями для полной автоматизации контроля качества, что позволит фермерам и упаковщикам обрабатывать больше продукции без потери точности.
