北京市平谷區(qū)の桃農(nóng)家、劉連全さんは最近笑みが絶えない。なぜなら桃が豊作で、しかもスマート桃選果裝置を手に入れたからだ。劉さんは、「初めて裝置を目にした時(shí)から、大きな期待を寄せていた」と話した。中國(guó)青年報(bào)が伝えた。

劉さんがいうところの選果裝置とは、北京工業(yè)大學(xué)で自動(dòng)化を?qū)煿イ工氪髮W(xué)生4人が製造したものだ。彼らは自動(dòng)化技術(shù)と人工知能（AI）ディープラーニングを結(jié)びつけ、同裝置を開(kāi)発し、選果の自動(dòng)化という難題を解消した。劉さんは「選果裝置は素晴らしい。成功後、農(nóng)家の収入が増え、多くのプレッシャーが解消される」と語(yǔ)った。

周忠祥さん、劉雪峰さんら4人の學(xué)生は今夏、平谷桃畑を観光に行った際に、選果の問(wèn)題に注目した。「桃の選果の全過(guò)程が人の手で行われ、多くの人件費(fèi)が費(fèi)やされていることが分かった。この過(guò)程は改善すべきと感じた」と考えた4人はスマート選果裝置の試作を開(kāi)始した。

2ヶ月後、1臺(tái)目が劉さんの元に屆けられた。劉さんは、「選果裝置の精度と信頼性はまだ人間の80％程度だが、十分に手間暇を省くことができる」と話す。

この選果裝置は、コンベアー、プッシュプル裝置、回路制御システム、桃形狀識(shí)別システムの4つに分かれる。撮影、識(shí)別、選果という段階を踏まえる必要がある。

実際の過(guò)程を見(jiàn)ると、コンベアーに置かれる桃はまずブラックのケース內(nèi)に入る。ケース內(nèi)のカメラが撮影を行い、畫(huà)像を識(shí)別システムに送り、識(shí)別と分類を行う。識(shí)別システムは最終命令を端末に出す。シリンダーで動(dòng)くブースターが桃を適時(shí)押し出し、順?lè)藦兢みx果ケース內(nèi)に落とす。ここまでの過(guò)程を、再び最初から繰り返すことになる。裝置は今後のトレーンニングを積んでいくことで、新しい畫(huà)像データを蓄積し、ディープラーニングを行い、選果の精度を高めていく。

桃の選果は、大きさが鍵になる。百度の顔認(rèn)証技術(shù)を念頭に起き、周さんは畫(huà)像認(rèn)証により「桃の顔認(rèn)証」を試みることを決定した。彼は百度ディープラーニングのオープンソースプラットフォーム「paddlepaddle」の分別模型を使い、桃認(rèn)証システムを構(gòu)築した。

スマートシステムは分類後の6400枚の桃の寫真を?qū)W習(xí)した。桃の大きさ、色の分布といった畫(huà)像情報(bào)に基づき、桃の特徴模型バンクを構(gòu)築し、裝置自身の選果法則を形成。機(jī)械學(xué)習(xí)の過(guò)程において、まず人工分類を行い、農(nóng)家が3クラスに分けた桃の寫真を撮影する。次に1?2?3という分類ナンバーをシステムに入力し、模型バンクを構(gòu)築する。最後に選果裝置が畫(huà)像認(rèn)証技術(shù)に基づき、ケース內(nèi)を通過(guò)する桃の寫真を撮影し、比較対照する。色については、農(nóng)家の実際の経験に基づく分類法を採(cǎi)用。桃は表と裏に分かれ、表の方が日照を多く浴びるため、皮がピンク色で、その面積が8割以上であれば一級(jí)品だ。識(shí)別システムは今後さらにディープラーニングを続け、農(nóng)家の実際の経験に近づく。最終目標(biāo)は経験豊富な農(nóng)家のように正確な選果をできるようになることだ。（編集YF）

「人民網(wǎng)日本語(yǔ)版」2017年9月12日