コーヒー豆を「選別」教師データはGANで生成【AI論文】

AI導入も楽じゃない

食品産業がITで変革され始めたのはごく最近のことだが、競争は激化している。
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食品産業の中でも「コーヒー」は世界規模で取引量が多い。そのうち年間250億ドル以上のコーヒー豆は、実は台湾に輸入されている。

さてコーヒーといえば、豆の種類によって様々な味や香りが楽しめるのが特徴だ。一般消費者は豆の種類さえ選べば、想像した通りの体験ができる。
しかし業者側の苦労は、豆の種類を判別することだけではない。欠陥のある豆を選別して取り除く作業こそが、最も労力を要する仕事だ。
多くの企業がこの作業にリソースを割いているが、もし自動的に選別できたならどれだけの経済効果があるだろうか?

ではAIを導入すればよいーーそんな単純なオチではなく、AIを作る際にもやはり労力がかかる。特に「教師データのラベル付け」だ。今の企業の関心は、ラベル付けをいかに省力化するか

台湾にある国立成功大学の Dr. Yung-Chien Chou ら研究者は、この「コーヒー豆の自動選別モデル作成においてラベリングに大きな人件費がかかる」という課題に着目し、GAN(敵対的生成ネットワーク)によって教師データを自動生成することを試みた。

ラベル付き教師データ(画像)の自動生成

Dr. Yung-Chien Chou らの研究のポイントは以下の通りだ。

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