ماكوتو شاب ياباني ترعرع في كنف والداه المزارعين، يعمل مصمم لأنطمة الكمبيوتر، في صيف 2015م عاد ليساعد والداه في فرز وترتيب الخضار، لكنه وجدها مهمة شاقة وتستغرق وقتاً طويلاً، لذا قرر ماكوتو أن لايقف مكتوف الأيدي وأن يبدأ التغيير، إليكم حكايته مع خوارزمية #التعلم_العميق وفرز الخيار https://t.co/qhUwdvY8Vo

والد ماكوتو مزارع ياباني يفتخر كثيراً بإنتاج مزرعته، كرس حياته في تقديم خيار طازج لأسواق الخضار في اليابان، خضار بأشكال وأصناف متعددة بأسعار أعلى بكثير من السوق، ولكن الثمن باهض كما يقول: "فرز الخيار صعب وصعب تمامًا مثل نموه بالفعل، لكل خيار لون وشكل وجودة ونضارة"! https://t.co/sozWyMpUvc

في مزرعة ماكوتو يصنفون الخضار إلى 9 أصناف، لكم أن تتخيلون أن والدته تقضي 8 ساعات يومياً في فرز الخضار وتصنيفها، عملية الفرز مضنية وشاقة وتحكمها عوامل كثيرة كحجم الخيار وسمكه ولونه وملمسه والخدوش على سطحه إن كانت ملتوية أو لا https://t.co/gFH4m3UmQf

بدأ ماكوتو يفكر جدياً في حل يوفر على والديه كل هذا التعب والمشقة، بخبرته كمصمم بدأ بتطوير فكرة مستوحاة من برنامج AlphaGo لـ #الذكاء_الاصطناعي ، والذي شاهده قبل فترة وجيزة، قام بتصميم نظام فرز الخيار باستخدام كمبيوتر لاتتجاوز كلفته 35$ ومنصة جوجل للتعلم العميق المجانية TensorFlow https://t.co/SPPmi4N2TM

مايفعله التعلم العميق (Deep Learning) هو أنه يتيح للآلة التعلم من بيانات التدريب للقيام بمهام مثل التصنيف والتنبؤ، قام ماكوتو بتحديد أصناف الخيار وخصائصها حسب السوق الياباني، لتدريب الـ DL لتصنيف الخيار استغرق ماكوتو ثلاث أشهر لجمع 7 آلاف صورة متنوعة للخيار من مزرعة والديه https://t.co/yWJucBTeD0