Одно плохое яблоко, возможно, не испортит всю кучу, но когда дело доходит до раздачи еды, вместе с плохим уходит много хорошего.
Теперь исследователи из Принстонского университета и Microsoft Research разработали быстрый и точный способ определения качества фруктов по частям с помощью высокочастотной беспроводной технологии. Новый инструмент дает поставщикам возможность сортировать фрукты на основе мелкозернистого измерения спелости. Он обещает помочь сократить пищевые отходы за счет оптимизации распределения: хорошие фрукты собираются из плохих гроздей, а спелые фрукты перемещаются в начало очереди.
Согласно новому исследованию, которое было представлено ранее на этой неделе и получило награду в номинации «Лучшая статья» на ACM MobiCom 2023 года , флагманской конференции по сети и мобильные компьютеры.
«Не существует систематического способа определения статуса спелости фруктов и овощей», — сказал Ясаман Гасемпур , доцент кафедры электротехники и вычислительной техники в Принстоне и один из главных исследователей исследования. «В основном это случайный визуальный осмотр, при котором вы проверяете один фрукт из коробки на линиях раздачи и оцениваете его качество посредством физического контакта или изменения цвета».
Но такой визуальный осмотр в большинстве случаев приводит к плохим оценкам, сказала она. Вместо того, чтобы полагаться на то, как выглядит кожура или как она ощущается на ощупь, современные беспроводные сигналы могут эффективно проникнуть под поверхность фрукта и предоставить более подробную информацию о его качестве.
«Когда мы смотрим на глобальные проблемы, связанные с продовольственной безопасностью, питанием и экологической устойчивостью, проблема пищевых отходов играет важную роль».
По данным Агентства по охране окружающей среды, примерно треть всех продуктов питания, производимых в Соединенных Штатах, выбрасывается каждый год . По оценкам Организации Объединенных Наций, во всем мире половина всех фруктов и овощей выбрасывается. Авторы нового исследования говорят, что неэффективность такого масштаба наблюдается только в пищевой промышленности, и что автоматизированные, неинвазивные и масштабируемые технологии могут сыграть роль в сокращении всех этих отходов.
«Когда мы смотрим на глобальные проблемы, связанные с продовольственной безопасностью, питанием и экологической устойчивостью, проблема пищевых отходов играет важную роль», — сказал Ранвир Чандра , управляющий директор по исследованиям в промышленности и технический директор Agri-Food в Microsoft. Он сказал, что количество еды, выбрасываемой каждый год, могло бы накормить более миллиарда человек. И на эти пищевые отходы приходится почти 6% мировых выбросов парниковых газов. «Если бы мы могли сократить пищевые отходы, это помогло бы накормить население, сократить недоедание и смягчить последствия изменения климата», — сказал Чандра.
Команда под руководством Гасемпура и Чандры разработала систему определения спелости с помощью беспроводных сигналов в субтерагерцовом диапазоне, которая может сканировать фрукты на конвейерной ленте. Субтерагерцовые сигналы (микроволновые и инфракрасные) взаимодействуют с фруктами таким образом, что их можно измерить в мельчайших деталях, что приводит к считыванию содержания сахара и сухого вещества под поверхностью кожуры плода.
Субхаджит Кармакар, научный сотрудник лаборатории Гасемпура, прикрепляет этикетку к яблоку в рамках тестирования и сбора данных.фотоСамир А. Хан / Photobuddy
Беспроводная сеть 6G и созревающие фрукты
По словам исследователей, беспроводные системы следующего поколения, такие как будущие стандарты 6G, будут разработаны с учетом новых высокочастотных диапазонов, таких как терагерцевые и субтерагерцовые сигналы. Но хотя эти полосы начали стимулировать новые коммуникационные технологии, технология Принстона-Майкрософта является одной из первых, которая использует эти сигналы для зондирования, особенно для интеллектуального распознавания продуктов питания.
Поскольку фрукты продолжают созревать после сбора, их физические, химические и электрические свойства также изменяются. Бананы желтые. Виноград морщится. Авокадо темнеет. Но для многих фруктов трудно понять, как эти внешние признаки соотносятся с фактической спелостью или качеством. Любой, кто откусил идеально блестящее красное яблоко и обнаружил, что оно мучнистое и сухое, понимает это несоответствие.
Когда субтерагерцовый импульс попадает на кусочек фрукта, его лучи проникают глубже кожи. Некоторые частоты поглощаются, другие отражаются, а многие частоты выполняют и то и другое с разной интенсивностью. Отражение создает собственный сигнал в диапазоне частот, и этот сигнал имеет детальную и специфическую форму — подпись. Смоделировав физику этих взаимодействий и собрав большое количество данных, исследователи смогли использовать эту подпись, чтобы определить статус спелости плода.
Решение «проблемы ухабистости»
«Было действительно сложно разработать для этого модель», — сказал Гасемпур. Она сказала, что многочисленные структурные слои фруктов — семена, мякоть, кожура — усложняют проблему, а также различия в размере, толщине, ориентации и текстуре. «Итак, мы выполнили некоторое волновое моделирование и симуляцию, а затем дополнили эти идеи собранными нами данными».
В эксперименте они использовали хурму, авокадо и яблоки. Фрукты с гладкой кожицей легче всего измерить. Неровность, скажем, авокадо отражает более слабый сигнал и вызывает нежелательные эффекты. Но исследователи нашли способы обойти проблему неровности и говорят, что при наличии достаточного количества данных этот метод можно применить к большинству фруктов.
Они полагают, что этот инструмент можно распространить и на другие виды продуктов питания, включая мясо и напитки, используя различные виды физиологических маркеров. Эти расширенные варианты использования могут иметь серьезные последствия для мониторинга безопасности пищевых продуктов и выбора потребителей.
Статья «AgriTera: точное неинвазивное определение спелости фруктов с помощью субтерагерцовых беспроводных сигналов» была частично поддержана Национальным научным фондом и Microsoft Research. Помимо Гасемпура и Чандры, в число авторов входят Ацуце Клудзе и Субхаджит Кармакар из Принстона, а также Сайед Саад Афзал, ранее работавший в Microsoft, а теперь работающий в Массачусетском технологическом институте.