Нейросетевые сортировщики анализируют картофель на конвейере, выявляют дефекты и распределяют клубни по категориям. По оценкам отраслевых аналитиков, такие системы помогают уменьшить долю брака и расходы на ручную сортировку; в некоторых описаниях говорится о замене до 20 работников на одной линии. Спектральные датчики способны обнаруживать признаки внутренних болезней, не заметные при обычном осмотре, что помогает своевременно отбирать поврежденные клубни до хранения. По прогнозу Dataintelo, рынок специализированных автономных ИИ-сортировщиков картофеля оценивается в 1,8 млрд долларов в 2026 году и может достичь 4,2 млрд долларов к 2034 году. Ожидаемый среднегодовой темп роста — 9,8%. При этом рынок промышленного оборудования для сортировки и калибровки картофеля в целом, по данным 360iResearch, составит 3,71 млрд долларов в 2026 году. Современные системы глубокого обучения тренируют на больших массивах изображений клубней с разными дефектами. В материалах отрасли указывается точность распознавания 95–97%. В отличие от ранних оптических установок, которым было сложно различать, например, грязный картофель и комья земли, нейросети анализируют форму и другие признаки клубней. Спектральный анализ также позволяет выявлять отдельные скрытые повреждения и оценивать характеристики, важные для переработки. Первые коммерческие разработки с элементами машинного обучения появились в середине 2000-х годов, а заметный технологический прорыв пришелся на 2015–2018 годы. Среди компаний, развивающих такие решения, — Tomra, Key Technology и Insort. Установки Tomra 3A применяют при уборке для отделения камней и почвы. Системы Key Technology сканируют клубни со всех сторон, а решения Insort анализируют состав картофеля, в том числе содержание сухого вещества и сахаров, что важно при производстве чипсов и картофеля фри. Следующий этап — интеграция сортировщиков с другими системами точного земледелия. Данные о болезнях и дефектах могут передаваться специалистам для корректировки работ на полях. Также развиваются технологии лазерной обработки, которые в перспективе позволят удалять отдельные дефекты непосредственно на линии и сокращать потери продукта.
