الثــــورة:
تعتمد جودة ونكهة القهوة على عوامل مختلفة، بما في ذلك الظروف التي تزرع فيها نباتات البن، وكذلك العمليات التي يتم من خلالها تخزين حبوب البن ومعالجتها وتحميصها.
وتحديد مدى تحميص حبوب البن ليس بالأمر السهل دائماً على البشر، لأنه يتطلب أحياناً تدريباً أو خبرة متخصصة، ولحل هذه المشكلة طوّر فريق بحثي من جامعة الملك مونغكوت للتكنولوجيا في تايلاند، تطبيقاً للهواتف الذكية يمكن أن يساعد في تحديد مقدار تحميص حبوب البن عن طريق تحليل صورها.
حيث يعتمد هذا التطبيق على تقنيات التعلم العميق: «نظراً لأن نكهة كل نوع من أنواع القهوة تعتمد على درجة تحميص حبوب البن، فمن الضروري الحفاظ على جودة تتعلق بدرجة التحميص».
ويعتمد نموذج التعلم العميق الذي طوره الباحثون على «شبكة عصبية تلافيفية»، حيث قام الباحثون بتدريبها على مجموعة بيانات تحتوي على صور لحبوب البن المحمصة.
وكانت حبوب البن من أربعة أنواع مختلفة، وهي حبوب البن الخضراء غير المحمصة، وتلك المحمصة قليلاً، ومتوسطة التحميص، وحبوب البن البرازيلية الغامقة المحمصة بشدة، واحتوت مجموعة البيانات على إجمالي 4800 صورة، بمعدل 1200 لكل مجموعة.
وتعمل طريقة التعلم العميق للباحثين من خلال تحليل لون حبوب البن على وجه التحديد، وبعد أن قاموا بتدريب نهجهم القائم على «شبكة عصبية تلافيفية»، طبقوه على تطبيق أندرويد، الذي يسمح للمستخدمين بسرعة تحديد مدى تحميص حبوب البن، ببساطة عن طريق إرسال صورتها.
وفي الاختبارات الأولية، حقق نهج التعلم العميق للباحثين نتائج واعدة، ومع ذلك، فإن تطبيقهم لا يأخذ في الاعتبار أصل حبوب البن، التي يمكن أن تؤثر أيضاً على لونها، ما يؤدي في بعض الأحيان إلى حدوث أخطاء.
ويأمل الباحثون في دراساتهم التالية في تحسين أداء تقنيتهم بشكل أكبر، ولكن حتى يفعلوا ذلك سيحتاجون إلى مجموعة بيانات أكثر تنوعاً.
ويقول الباحثون في ورقتهم: «يجب الوصول إلى بيانات من حبوب البن من مناطق مختلفة لمواصلة تطوير هذا المشروع، وسيساعد ذلك في التنبؤ بدقة وكفاءة».
وفي المستقبل، إذا تم إتقان خوارزمية الباحثين وتدريبها على مجموعة بيانات أكثر تنوعاً، فيمكن استخدامها من قبل خبراء صناعة القهوة لتقييم جودة حبوب البن.