Для каждого из многочисленных видов использования зерновых культур существуют определенные требования к качеству зерна, а оценка включает ряд установленных параметров для определения стоимости продукции в торговле. Качество зерна – это большее, чем цена. Факторы качества включают соображения безопасности пищевых продуктов, такие как, например, грибная инфекция и наличие вредных загрязняющих веществ. Учитывая огромные объемы торговли зерном, объективизация сложного процесса оценки даст зерновому сектору ряд преимуществ.
эксклюзив 🔹
Существуют единообразные стандарты в отношении оценок качества зерна, однако, бывают случаи, когда производители оспаривают итог оценки, считая ее субъективной. Поскольку зерновая промышленность становится более цифровизованной, идет тенденция к внедрению инноваций и в этой сфере.
Южноавстралийская агротехнологическая компания Cropify, которая стоит за технологией на основе искусственного интеллекта и машинного обучения для сортировки зерна в цепочке поставок, привлекла 2 миллиона австралийских долларов (1,3 миллиона долларов США) в ходе посевного раунда, согласно релизу. Под руководством австралийских и сингапурских венчурных фондов Mandalay Venture Partners и Hatcher+ соответственно, раунд знаменует собой изменение стратегии компании, которая до сих пор в основном финансировалась самостоятельно. По данным Mandalay Venture Partners , эта поддержка представляет собой первую совместную инвестицию между венчурными фирмами с целью поддержки «многих других» агропродовольственных стартапов .
В 2022 году компания Cropify, основанная в 2019 году на фоне грантовой и инженерной поддержки Австралийского института машинного обучения, вошла в когорту южноавстралийских агробизнесменов, получивших грантовые средства через Agtech Growth Fund. Ожидается, что последнее вливание капитала будет иметь большое значение для ускорения коммерциализации передовой интеллектуальной системы оценки зерна.
Технология использует ИИ и машинное обучение для объективного и точного тестирования бобовых и зерновых товаров по всему миру с благородной целью замены субъективного тестирования этих культур от поля до порта назначения. Ее система классификации зерна распознает три объективных категории, включая дефектные, загрязняющие и инородные материалы, заменяя традиционный метод классификации на ИИ и машинное обучение. В свою очередь, эти результаты тестирования передаются производителям, маркетологам и конечным пользователям в режиме реального времени, чтобы обеспечить более обоснованные решения по всей цепочке поставок продовольствия.
Источник: Cropify.
Заглавное фото: Медведева Анна, AgroXXI.ru.
