El Dr. George Liang, representante de GauTure, asistió al foro "Digitalización de la industria cerealista"

  En la mañana del 20 de octubre, durante la Tercera Conferencia de Comercio de Granos de China, el Foro Digital de la Industria de Granos se celebró al mismo tiempo en el Centro Internacional de Conferencias del Estrecho de Fuzhou, que fue organizado por la Asociación de Información de China y llevado a cabo por la Rama de Información de Granos y Agricultura de la Asociación de Información de China, y Gaozhe participó en este foro como co-organizador.

  Este foro se centra en la aplicación de la tecnología de informatización digital del proyecto de grano de calidad, realiza un debate sobre los logros de la construcción de informatización digital de buen grano y aceite, la adquisición de grandes datos y el análisis de la garantía de calidad del grano, interpreta la digitalización integral para promover los productos, la tecnología, el mercado y la gestión de la industria del grano, y discute temáticamente los puntos calientes y los focos de las oportunidades y desafíos de la era post-epidémica, y el servicio socializado de toda la cadena de la industria del grano y la demanda.

  El Dr. George Liang, CTO de Kozhe, asistió al foro y pronunció un discurso de apertura sobre "Inspección de la calidad del grano en la era de la IA y los Big Data".

Director Técnico de Kozhe: Dr. George Liang

  Tras una breve autopresentación y el perfil de la empresa, el Dr. Leung comenzó afirmando que Big Data, Cloud Computing y la Inteligencia Artificial están impulsando rápidamente el cambio industrial, y la tecnología de IA representada por la visión artificial y el reconocimiento de voz ha avanzado significativamente, y este cambio tecnológico está penetrando en diversos campos, desde la detección de diversos defectos en la línea de montaje industrial, hasta la identificación de plagas y enfermedades en el campo de la agricultura, etc.

  A continuación, el Dr. Liang analizó la situación actual de la industria cerealista china y subrayó que la seguridad alimentaria no sólo exige garantizar la cantidad de producción, sino también la calidad del grano. El libro blanco "La seguridad alimentaria de China" señala que: establecer y mejorar el sistema de inspección y control de la calidad y seguridad del grano, compuesto por instituciones de inspección de la calidad del grano a nivel nacional, provincial, municipal y de condado, y realizar básicamente "una red de instituciones, una cobertura total del control y ningún punto ciego en la supervisión". En la actualidad, la inspección de la calidad del grano en China se caracteriza por un gran número de indicadores de calidad, una gran demanda de pruebas y requisitos de alta eficiencia.

  El Dr. Liang habló de la detección de granos imperfectos, que es una parte importante de la clasificación y calificación en el almacenamiento de granos, y está relacionada con la seguridad del almacenamiento de granos y la seguridad de la producción de alimentos. En la actualidad, la mayoría de los indicadores de inspección de grano se han automatizado y son inteligentes, pero la detección de granos imperfectos sigue dependiendo del trabajo manual, que se basa principalmente en sentidos humanos como la visión y el tacto, con escasa repetibilidad, fuerte subjetividad, grandes errores, pérdida de tiempo y baja eficiencia. Por tanto, lograr la automatización total de la inspección de la calidad del grano es un objetivo importante para promover el desarrollo de la agricultura de cereales y garantizar la seguridad alimentaria.

El Dr. George Leung profundiza en el control de calidad del grano

  En respuesta a este punto débil de la industria, el Dr. Liang se centró en presentar a los invitados los resultados de la investigación y el desarrollo de Gaozhe en los últimos años: el comprobador rápido de IA de Gaozhe. El comprobador rápido está diseñado para la detección de imperfecciones del grano, con un rendimiento preciso, un trabajo estable, un funcionamiento eficiente, 4 minutos para completar la prueba, y los resultados de la prueba son equivalentes al nivel de los inspectores de calidad de alto nivel.

  Gaozhe AI instrumento de inspección rápida en el campo de la inspección de la calidad del grano introdujo de forma innovadora la tecnología de aprendizaje profundo, y sobre la base de la visión artificial y la tecnología de aprendizaje profundo desarrollado para la detección de grano imperfecto del núcleo de la tecnología clave, es decir, la red neuronal profunda GrainNet para la detección e identificación de partículas, además de la construcción de una base de datos de imágenes de partículas a gran escala GrainSpace, el uso de soporte de datos a gran escala, a la. Además, se construyó una base de datos de imágenes de partículas a gran escala, GrainSpace, y se entrenó la red profunda GrainNet con el apoyo de big data, desarrollando así un algoritmo de detección de partículas imperfectas con capacidad de detección precisa y realizando la detección automatizada de partículas imperfectas, que no sólo ahorra mano de obra y acorta el tiempo de detección, sino que también mejora la objetividad, la alta eficiencia y la precisión de la detección de partículas imperfectas.

El Dr. George Leung presenta KOZHE AI Quick Checker a los invitados.

  Además del probador rápido, Gaozhe también ha establecido una biblioteca básica de muestras para la industria del grano, que cubre múltiples variedades, regiones geográficas, años y tipos de pruebas, sentando las bases de datos para el desarrollo inteligente de la industria del grano, y su "Sistema Educativo de Inspección y Almacenamiento de la Calidad del Grano", investigado y desarrollado de forma independiente, tiene como objetivo hacer uso de la nueva tecnología para mejorar la eficiencia de la formación y la capacidad profesional de los inspectores de calidad.

Sistema educativo sobre control de calidad y almacenamiento de cereales

  En el futuro, Kozhe seguirá centrándose en la investigación y el desarrollo de productos de inspección de calidad e instrumentos de análisis en el campo del grano y la agricultura, así como en el sistema de gestión de información relacionado, y utilizará la inteligencia artificial y la tecnología de big data para ayudar a que la inspección de calidad del grano sea inteligente y automatizada.