Одно испорченное яблоко, возможно, и не испортит весь букет, но когда дело доходит до раздачи еды, много хорошего уходит вместе с плохим.
Теперь исследователи из Принстонского университета и Microsoft Research разработали быстрый и точный способ определения качества фруктов по частям, используя высокочастотную беспроводную технологию. Новый инструмент дает поставщикам возможность сортировать фрукты на основе мелкозернистых показателей спелости. Это обещает помочь сократить количество пищевых отходов за счет оптимизации распределения: хорошие фрукты отбираются из плохих гроздей, спелые фрукты перемещаются в начало очереди.
Согласно новому исследованию, представленному 3 октября на конференции ACM MobiCom 2023 по сетям и мобильным вычислениям, существующие методы определения зрелости являются либо ненадежными, либо чрезмерно широкими, требующими слишком много времени, либо слишком дорогими для внедрения в больших масштабах.
«Не существует систематического способа определения степени зрелости фруктов и овощей», — сказал Ясаман Гасемпур, доцент кафедры электротехники и вычислительной техники в Принстоне и один из главных исследователей исследования. «В основном это выборочный визуальный осмотр, когда вы достаете один фрукт из коробки на линиях раздачи и оцениваете его качество с помощью физического контакта или изменения цвета».
Но такого рода визуальный осмотр в большинстве случаев приводит к неверным оценкам, сказала она. Вместо того чтобы полагаться на то, как выглядит кожура или каковы ее ощущения на ощупь, усовершенствованные беспроводные сигналы могут эффективно проникать под поверхность фрукта и раскрывать более подробную информацию о его качестве.
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 впустую. Авторы нового исследования говорят, что неэффективность такого масштаба наблюдается только в пищевой промышленности, и что автоматизированные, неинвазивные и масштабируемые технологии могут сыграть определенную роль в сокращении всех этих отходов.
«Когда мы рассматриваем 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 продуктов, выбрасываемых впустую каждый год, могло бы прокормить более миллиарда человек. И что на пищевые отходы приходится почти 6% мировых выбросов парниковых газов. «Если бы мы могли сократить количество пищевых отходов, это помогло бы прокормить население, сократить масштабы недоедания и смягчить последствия изменения климата», — сказал Чандра.
Команда, возглавляемая Гасемпуром и Чандрой, разработала систему определения спелости с использованием беспроводных сигналов в субтерагерцовом диапазоне, которая может сканировать фрукты на ленте конвейера. Субтерагерцовые сигналы — от микроволнового до инфракрасного — взаимодействуют с фруктами таким образом, что их можно измерить в мельчайших деталях, что позволяет определить содержание сахара и сухих веществ под поверхностью кожуры плода.
По словам исследователей, беспроводные системы следующего поколения, такие как грядущие стандарты 6G, будут разработаны для работы в новых высокочастотных диапазонах, таких как терагерцовые и субтерагерцовые сигналы. Но в то время как эти диапазоны начали порождать новые коммуникационные технологии, технология Принстона и Microsoft является одной из первых, которая использует эти сигналы для распознавания, особенно для интеллектуального распознавания продуктов питания.
По мере того, как плоды продолжают созревать после сбора урожая, их физические, химические и электрические свойства также меняются. Бананы желтеют. Виноград сморщивается. Авокадо темнеет. Но для многих фруктов трудно понять, как эти внешние признаки соотносятся с фактической спелостью или качеством. Любой, кто откусил от идеально блестящего красного яблока только для того, чтобы обнаружить, что оно мучнистое и сухое, понимает это несоответствие.
Когда субтерагерцовый импульс попадает на кусочек фрукта, его лучи проникают глубже, чем на кожуру. Некоторые частоты поглощаются, другие отражаются, и многие частоты выполняют и то, и другое с разной интенсивностью. Отражение создает свой собственный сигнал в диапазоне частот, и этот сигнал имеет детальную и специфическую форму — сигнатуру. Смоделировав физику этих взаимодействий и собрав большое количество данных, исследователи смогли использовать эту сигнатуру для определения степени спелости плода.
«Было действительно сложно разработать модель для этого», — сказал Гасемпур. Она сказала, что многочисленные структурные слои фруктов — семена, мякоть, кожица — усложняют проблему, а также различия в размере, толщине, ориентации и текстуре. «Итак, мы выполнили некоторое волновое моделирование, а затем дополнили эти выводы собранными нами данными».
В эксперименте они использовали хурму, авокадо и яблоки. Фрукты с гладкой кожурой легче всего измерить. Бугристость, скажем, авокадо отражает более слабый сигнал и приводит к нежелательным эффектам. Но исследователи нашли способы обойти проблему неровностей 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 пищевых продуктов, 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.