Z tego artykułu dowiesz się:
- W jaki sposób studenci AGH wykorzystują sztuczną inteligencję, by rozwiązać codzienny problem osób z dysfunkcją wzroku.
- Jak technologie, od inteligentnych opakowań po systemy AI, zmieniają podejście do bezpieczeństwa żywności.
- Jakie wyzwania stoją przez zespołem DataTeam.
W codziennym życiu rzadko zastanawiamy się nad tym, jak wiele rutynowych czynności opiera się na zmyśle wzroku. Spojrzenie na kromkę chleba, zerknięcie na owoc czy szybka ocena wyglądu kawałka sera – dla większości z nas to naturalne gesty, które pozwalają natychmiast stwierdzić, czy dany produkt nadaje się jeszcze do spożycia. Sytuacja wygląda jednak zupełnie inaczej w przypadku osób niewidomych i słabowidzących. Dla tej grupy ocena świeżości żywności oraz identyfikacja pierwszych oznak zepsucia stanowią poważne wyzwanie, bezpośrednio wpływające na ich codzienne bezpieczeństwo i niezależność. I tu pomocną dłoń wyciągają studenci Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie.
Algorytmy zamiast wzroku
Innowacyjny projekt jest rozwijany przez członków koła naukowego DataTeam, działającego przy kierunku Inżynieria i Analiza Danych na Wydziale Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska AGH. Studenci do walki z pleśnią zaprzęgli sztuczną inteligencję. Młodzi badacze wykorzystują zaawansowane metody uczenia maszynowego do analizy zdjęć produktów spożywczych i identyfikacji oznak zepsucia, które pozostają całkowicie niewidoczne dla osób z dysfunkcjami wzroku. Tworzona przez nich aplikacja mobilna pozwoli na szybkie wykrywanie powierzchniowej pleśni i niemal natychmiastowe przekazywanie użytkownikowi informacji zwrotnej w formie łatwo przyswajalnego komunikatu głosowego.
Cała idea narodziła się z głębokiej potrzeby zwiększenia samodzielności osób niewidomych. W wielu przypadkach rozpoznanie pleśni wyłącznie za pomocą dotyku lub zapachu jest niemożliwe. Oznacza to konieczność korzystania z pomocy innych osób przy ocenie bezpieczeństwa jedzenia. Jak podkreślają twórcy projektu, celem jest zbudowanie narzędzia, które zwiększy samodzielność i bezpieczeństwo takich osób.
– Nasi studenci potrafią połączyć wiedzę z zakresu analizy danych i sztucznej inteligencji z wrażliwością społeczną. Efektem jest projekt, który może zwiększyć niezależność osób z dysfunkcjami wzroku i przyczynić się do poprawy ich bezpieczeństwa – komentuje prof. Norbert Skoczylas, kierownik Katedry Geoinformatyki i Informatyki Stosowanej WGGiOŚ.
Działanie aplikacji będzie intuicyjne: użytkownik wykona zdjęcie produktu za pomocą telefonu, a model sztucznej inteligencji przeanalizuje fotografię i przekaże komunikat głosowy o wykryciu lub braku oznak pleśni. Dane do trenowania modelu pozyskiwane są z platformy Kaggle, zrzeszającej specjalistów ds. danych i inżynierów uczenia maszynowego. Obecnie studenci mają już stworzoną aplikację mobilną i skupiają się na tym, by działała ona zarówno z dostępem, jak i bez dostępu do internetu. W wersji offline celują w modele lżejsze, starając się podnieść poziom predykcji.
Czytaj więcej
Na rynku debiutuje właśnie aplikacja mobilna, która analizuje posiłki na podstawie obrazu. Przekłada go na jasną i czytelną ocenę wpływu jedzenia n...
Gotowe są już interfejs, system komunikatów głosowych oraz moduł wykonywania zdjęć. Rozwiązanie jest testowane pod kątem współpracy z systemami TalkBack (Android) oraz VoiceOver (Apple).
Pleśń wylęgarnią innowacji
Premiera pierwszej wersji aplikacji planowana jest na wrzesień. Projekt studentów (Kacper Potaczała, Filip Zagała, Jakub Skarbek, Bartosz Tasak, Bartłomiej Żurek, Jakub Hus, Kamil Pyzik, Natalia Malcherek oraz Cyprian Szot) prowadzony jest pod opieką naukową dr. inż. Mateusza Zaręby. Jak wyjaśnia Cyprian Szot, członek zespołu, najważniejsze jest zdrowie użytkowników, dlatego nacisk kładziony jest na maksymalną dokładność prognoz. To stąd nawiązano przy tworzeniu tej innowacji współpracę z prof. Aleksandrą Dudą, dziekan Wydziału Technologii Żywności Uniwersytetu Rolniczego w Krakowie, oraz jej zespołem studentów (dzięki tej współpracy pozyskano bazę zdjęć produktów z oznakami pleśni, niezbędną do rozwoju modelu).
Pleśń to prawdziwa „wylęgarnia” start-upów. Na idei walki z nią, jej wykrywania, zapobiegania czy usuwania wyrosło wiele innowacyjnych projektów. Przykładem może być włoski Aflabox, start-up, który wykorzystuje sztuczną inteligencję i specjalne urządzenia optyczne do ujawniania aflatoksyn, czyli niezwykle toksycznych substancji produkowanych przez pleśń (głównie w zbożach i orzechach) i to w czasie rzeczywistym, czy akademicko-naukowy projekt Biosmart. Ten unijny projekt, za którym stoi konsorcjum europejskich uniwersytetów i instytutów badawczych (m.in. z Hiszpanii), ma na celu stworzenie inteligentnych, tzw. biomateriałowych opakowań, które – wyposażone w sensory chemiczne – wykrywają zmiany poziomu tlenu, dwutlenku węgla oraz amin. (Sensory zmieniają kolor lub wysyłają sygnał do aplikacji, gdy jedzenie wewnątrz zamkniętego opakowania zaczyna się psuć i to jeszcze zanim pleśń staje się widoczna.)
Czytaj więcej
Nowa fala polskich firm firm technologicznych coraz wyraźniej zaznacza swoją obecność na globalnym rynku. Po chudych latach rynek VC odbił, a połow...
Na uwagę zasługują także estoński start-up Inspectle Food i brytyjski Mimica Touch. Pierwszy wykorzystuje systemy komputerowe i aplikacje do automatycznego monitorowania higieny w fabrykach produkujących żywność (pomaga wykrywać potencjalne ogniska skażenia biologicznego, w tym grzybów i pleśni, na liniach produkcyjnych, zanim produkt trafi do sklepów), zaś drugi tworzy żelowe etykiety, które – pod wpływem psucia się żywności – zmieniają swoją strukturę z gładkiej na grudkowatą. Choć to technologia „analogowa” (biochemiczna, a nie AI), jej głównym celem jest – jak w przypadku przedsięwzięcia DataTeam – dostępność dla osób niewidomych.
