Aprendizado de máquina tem ajudado um fazendeiro japonês a escolher os melhores legumes enquanto ele pode se concentrar no trabalho mais importante que é cultivá-los.
Makoto Koike construiu um sistema de classificação de pepinos que usa a tecnologia de aprendizado de máquina do Google TensorFlow para otimizar o trabalho de seus funcionários.
A plataforma utiliza uma câmera equipada com Raspberry Pi 3 para tirar fotos dos legumes e enviar as imagens a uma rede neural onde são identificados como pepinos.
Depois disso, o TensorFlow envia as imagens para uma rede maior em um servidor Linux capaz de classificar os pepinos por atributos como cor, forma e tamanho.
As redes neurais hoje são capazes de ultrapassar o desempenho do olho humano para certas aplicações e podem agilizar processos que antes levariam tempo para conseguir um resultado eficiente.
“Você tem que olhar não só o tamanho e espessura, mas também a cor, textura, pequenos arranhões, se são tortos e se eles possuem espinhos”, disse o agricultor.
“Levaria meses para aprender e você não pode contratar trabalhadores para apenas o período mais movimentado. Eu mesmo aprendi a classificar bem os pepinos só recentemente”.
