私は、人工知能が私たちの日常生活に侵入することに対して、合理的で健全な懐疑心を持っていると考えています。人類全体の生活をより良くする可能性を秘めた強力なツールであるAIの主な目的は、これまでのところ、悪い芸術の領域にあるようです。 ハッキーな仕掛け, 会社の収益性の向上 人件費の削減によるものです。AI が支援すべきなのは、職を失った人たちです。経営陣の中には、自動化によって給料が奪われることについてあまり心配している人はいませんが、実際には、経営幹部レベルの意思決定を文字通り魂抜きで行えるようにすることで、実際にコストを削減できるようです。

それでも、AI には物事をより良くする力があります。コーヒーの世界では、AI の有望な新しい用途の 1 つとして、生豆の検出と欠陥の分類が挙げられます。

最近ジャーナルに掲載された新しい研究では 科学的なレポート研究者たちは、静止画像や動画内の物体を検出するディープラーニングモデルであるYOLO(You Only Look Once)が、グリーンコーヒーを効果的に識別・分類できるかどうかを調べようとした。これを実行するため、研究者たちはさまざまなYOLOの変種を使用し、「さまざまな豆の種類、欠陥、照明条件を網羅した」4,000枚以上の写真の画像バンクでそれらをトレーニングした。

コーヒーの新しいルールが利用可能になりました

 

研究チームは、コーヒーの欠陥を検出するために特別に設計された YOLOv8n モデルのカスタム バージョンが、すべての指標で最高のパフォーマンスを発揮し、97.7% の精度率 (アルゴリズムが検出したすべてのグリーン コーヒー検出インスタンスのうち「真陽性」、つまりグリーン コーヒーの割合)、99.9% の再現率 (「グラウンド トゥルース オブジェクト」、この場合はグリーン コーヒー)、および 1% の f98.3 スコア (最初の XNUMX つの指標の組み合わせ) を達成したことを発見しました。

このアルゴリズムは、画像から生豆を判別できるだけでなく、トレーニング済みの 4 つの異なる欠陥タイプ (黒、割れ、色あせ、酸っぱさ) を正確に識別することができました。

YOLO モデルはこれまで、リンゴの花、トマト、サクランボ、リンゴの識別に成功してきたが、コーヒー生産にはまだ適用されていなかった。しかし、その潜在的なメリットは大きい。コーヒー生産の一貫性と欠陥の除去能力は、カップスコアを上げる重要な要素であり、その結果、作物の値段が上がる。研究者らは、バングラデシュのような新興生産市場は AI から大きな恩恵を受ける可能性があり、「AI は経済を大幅に押し上げ、農家の生活を向上させる可能性がある」と指摘している。

これはおそらく、人工知能の理想的な実装です。時間のかかる、人間にはほぼ不可能なタスクを実行し、全体的な付加価値を提供します。アーティストやバリスタ、プロデューサー、その他の非常に人間的な部分を置き換えようとしているわけではありません。これは、彼らがより効率的に仕事を行えるようにするツールです。

ザック・キャドワラダー Sprudge Media Network の編集長であり、ダラスを拠点とするスタッフ ライターです。 ザック・キャドワラダーが Sprudge について語る.