Pork Chop Studio от PIC повышает точность данных о качестве свинины и в будущем может предсказывать предпочтения потребителей ещё до дегустации.
На растущем конкурентном рынке потребители всё строже оценивают качество и вкус белковых продуктов. В этих условиях свиноводческая отрасль ставит в приоритет обеспечение стабильно положительного потребительского опыта по всей цепочке создания стоимости..
«Качество мяса, как ключевой фактор спроса, продолжает оставаться важной темой в отраслевых обсуждениях», — говорит Джастин Холл, старший директор по разработке продуктов PIC. «Сейчас как никогда подходящее время для разработки инструментов, которые помогут нам оптимизировать мнясо, которое попадает на тарелки потребителей.»
Однако улучшение качества свинины не происходит мгновенно. Оно начинается с точных и надёжных данных — именно для этого и был разработан новый Pork Chop Studio от PIC.
Повышение точности оценки качества мяса
«Уже долгое время PIC анализирует образцы корейки для оценки качественных характеристик», — объясняет Эрик Псота, старший менеджер по цифровым инновациям PIC. «Обученные эксперты вручную оценивают каждую корейку, присваивая балл мраморности. Это требует специализированных навыков и вносит элемент субъективности, что может приводить к вариативности результатов.»
Помимо мраморности, сотрудники вручную измеряют pH, цвет и нежность, используя специализированные инструменты, включая pH-метр, колориметр Minolta и прибор для измерения усилия среза Warner-Bratzler. Эти инструменты обеспечивают объективные измерения, но остаются трудоёмкими.
«Команда прикладных наук о мясе PIC увидела возможность устранить субъективность, снизить вариативность и повысить эффективность всего процесса оценки качества мяса», — говорит Псота. «С новым Pork Chop Studio от PIC мы этого добились.»
Снижение человеческого фактора c помощью Pork Chop Studio
Недавно команда цифрового фенотипирования PIC разработала специализированную систему визуализации — теперь известную как Pork Chop Studio — которая использует компьютерное зрение и глубокое обучение для автоматической оценки характеристик качества свинины.
«По своей сути Pork Chop Studio — это высокоточная камерная система со студийным освещением, которая делает снимки в формате 4K одним нажатием кнопки», — объясняет Псота. «Эти изображения раскрывают чрезвычайно мелкие детали, такие как структура мышечных волокон и другие характеристики, которые трудно заметить невооружённым глазом.»
После съёмки изображения отправляются на сервер, где модель искусственного интеллекта прогнозирует уровень мраморности. Для обучения системы три эксперта PIC вручную оценили почти 1 300 изображений корейки. Затем усреднённое согласованное значение было использовано для обучения нейронной сети.
Как и человеческий мозг, нейронные сети учатся, выявляя закономерности, и со временем улучшаются по мере накопления данных. В отличие от человека, они дают результаты без эмоций и отвлечений.
«Нейронная сеть каждый раз выдаёт результат на уровне эксперта», — говорит Псота. «Если показать одно и то же изображение корейки человеку с интервалом в 10 минут, можно получить разные оценки в зависимости от настроения, концентрации или усталости.»
Выход за рамки стандартной оценки мраморности мяса.
Изначальной целью было устранение ручной оценки мраморности — и сегодня проект Pork Chop Studio уже справляется с этой задачей. Теперь технология обучается оптимизировать и другие аспекты оценки качества мяса.
«Благодаря уровню детализации этих изображений мы можем также измерять высоту, ширину и окружность корейки — параметры, которые крайне сложно измерить вручную», — объясняет Псота. PIC также собрала более 5 000 изображений корейки с измерениями pH и обучает нейронную сеть прогнозировать pH только по изображениям.
«Раньше pH-метр был нашим единственным вариантом», — поясняет Псота. «Теперь мы видим, что система улавливает визуальные признаки, например, влажность поверхности мяса или то, как оно отражает свет. А именно эти показатели напрямую связаны с уровнем pH .»
Оценка цвета корейки
«Мы устраняем необходимость в специализированном труде и инструментах, таких как pH-метры или колориметры», — говорит Псота. «Сотрудникам достаточно положить кусок мяса на платформу, нажать кнопку, убрать её и перейти к следующей.»
Сэкономленные трудовые ресурсы были направлены на более ценные задачи, такие как повторная съёмка после 12 дней выдержки для дальнейшего повышения точности данных и исследование новых показателей качества.
Генетический прогресс для совершенствования вкуса
Точные данные — это только первый шаг. Основная ценность заключается в использовании этих данных для ускорения генетического прогресса в области качества мяса.
«С помощью Pork Chop Studio мы повысили точность данных, улучшили согласованность между производственными площадками и сохранили необходимую скорость обработки в реальном времени для интеграции данных в наш индекс селекции», — говорит Холл. «Это позволяет ускорить и повысить надёжность генетического прогресса.»
«Наша приверженность качеству мяса позволяет формировать генетику таким образом, чтобы это приносило пользу всем — от производителя до переработчика и потребителя», — добавляет Брэндон Филдс, глобальный директор по прикладным наукам о мясе PIC. «Когда технологии помогают отбирать поголовье с улучшенными мясными качествами и тем самым способствуют росту мирового потребления свинины, выигрывают все звенья цепочки создания ценности.»
Можно ли предсказать предпочтения потребителей
«Мы планируем проводить оценки с участием обученных дегустационных панелей, где будут использоваться изображения свинины до приготовления вместе с отзывами дегустаторов», — говорит Филдс. «На основе этих данных мы намерены обучить систему определять наиболее вкусный кусок свинины ещё до приготовления и подачи на дегустацию. Это наша конечная цель.»
«Мы сосредоточены не только на принятии продукта потребителями», — добавляет Филдс. «Наша задача — оптимизировать качество свинины, чтобы повысить спрос и обеспечить идеальный гастрономический опыт.»