柿の果実に触らずに内部障害を判定するAI技術が開発。

柿のへた下部に大きな黒い裂傷が生じる「へたすき」障害を、1枚の写真から熟練者と同じかそれ以上の高精度で判定できるAI技術が開発された。

商品価値を著しく落とす「へたすき」は、果実を切るか、へたを取り除かないと見抜くことは困難で、選果の際問題となっている。岡山大学と九州大学、京都大学、岐阜県農業技術センターの共同研究チームは、柿の果頂部（へたの無い方）の写真から、「畳み込みニューラルネットワークモデル」を使って内部障害のない果実を選別するAI技術を開発。85％以上の水準で販売可能な水準の果実を選別することに成功。
「畳み込みニューラルネットワークモデル」を使用することで、これまで技術的に困難だったAIの「判断理由」を明らかにすることが可能。深層学習モデルが何を見て内部障害の有無を判断しているのかを可視化。内部障害の予測だけでなく、その判断のコツをAIから人間が学ぶことができる。
今後、現在多くの果実において人力作業で行われている選果を、AIで自動化・省力化することが期待される。

参考リンク：岡山大学