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人工知能・AIブログ

2020年7月8日

AI(人工知能)事例集 vol.205 食べ物を識別するAIとその活用

現在、機械はAIにより、形や味のバリエーション、甘さや食感などの品質に注意を払いながら、料理人のように料理を考えるように訓練されているといいます。

ブルーベリーの傷を見極め、運搬中の腐敗を防ぐ

例えば、食品の加工において、果実が十分に熟しているかどうかの判断などが必要になります。

従来、これには十分な経験を持つ従業員の感覚的な判断が必要でした。しかし、労働力は流動的なもので、また食糧供給に対する需要も変化しており、コロナウイルス発生の影響で食品の加工や出荷方法が変化する可能性もあります。

このような状況を受け、機械が食材の形状や季節性のバリエーション、甘さや食感などの品質に注意を払いながら、料理人のように食品を考慮するように訓練されています。その結果、生食品の無駄が減り、製品はより新鮮でより良い状態で店頭に届き、労働者はより革新的になることができるようになっているといいます。

ニュージーランドのハミルトンにあるBBCテクノロジーズの最高経営責任者であるジェフ・ファーニス氏は、両親のブルーベリー農場で育ち、人工知能とブルーベリーについては世界の権威の一人とされています。

「ブルーベリーの特徴は、標準的な色のパレットを持っていて、非常にデリケートで、たくさんの種類があることです。たとえわずかな傷があっても、食料品店やレストランに届く前にどろどろになってしまうことがあります。」

2000年に、ファーニス氏の父親は、迅速かつ慎重にベリーを色別に分類できるブルーベリーソーターを発明し、BBCテクノロジーズの設立につながりました。

また、2015年には、光学系を使ったカメラのシステムを追加し、プロセスを改善していき、数十万枚のカテゴライズされた写真と、毎秒2400枚の果物の個別画像を処理できるグラフィックプロセッサを使用する人工知能をベースにしたプラットフォームを開発しました。

このソフトウェアは、鳥が突いたときの穴を見分けることができ、腐りやすい実を識別することができます。、また、何十種類もの品種と微妙な季節の違いを学習しているため、季節の初めに栽培された果物は、その季節の終わりに収穫された果物とは違った分類と梱包をされます。

この技術は、チェリーのようなデリケートな果物にも応用できるといいます。この革新的な技術のおかげで、ノルウェーの梱包大手企業TOMRA Foodは2018年に6690万ドルで同会社を買収しました。

噛みごたえのいいポテトチップスを作るAI

また、AIはジャガイモ加工業界にも影響を与えています。従来の選別・スライス機は、それぞれのジャガイモの性質に関係なく、同じ大きさと形のフライができるように設計されていました。しかし、AIを搭載した機械は、例えば、長いフレンチフライやくさび状にしたりすることができます。

また、皮をむく工程では、ジャガイモを分類し、できるだけ無駄がないよう果肉を除去するのにAIが採用されています。

また、チップの厚さ、揚げる時間と温度を調整することで、作業員が常にチップを試食しなくても、完璧な噛みごたえを作ることができるようになりました。

不良品のポテトを取り出して捨てるというような作業は、作業員が行えば1秒か2秒かかるかもしれませんが、AIを利用することで、作業員の時間を短縮することができます。AIを搭載した選別機は、何千ポンドものジャガイモを1時間で処理することができるのです。

【考察】食品加工におけるAIの活用

デリケートな果実の運搬や、ポテトのさまざまな加工を可能にするAIは、今まで無機質なイメージがあった機械による食品加工を覆す、人間の感覚に沿ったものとなっています。

今後、このようなAIの活用は食品加工になくてはならない存在となるかもしれません。

参照元:Thanks to A.I., Machines Get a Taste for the Right Kinds of Food

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