Till innehåll på sidan

Debut för AI i svampskogen

En flugsvamp bland gräs och löv.
KTH-studenten Axel Sparr har matat programmet med 190 000 svampfotografier. Foto: Nick Fewings / Unsplash

NYHET

Publicerad 2021-09-08

Svampsäsongen är här. Men trots att det finns cirka 10 000 svamparter i Norden och drygt 100 av dem är bra matsvampar så plockar de flesta bara kantareller. KTH-studenten Axel Sparr som studerar till civilingenjör i datateknik på KTH har utvecklat en mobilapp som med hjälp av artificiell intelligens hjälper svampplockaren att välja rätt svamp i skogen.

Fjällig bläcksvamp, vinternagelskivling och citrongulslemskivling. Kanske inte de mest aptitliga namnen. Men i munnen ligger de fint hos människor som gillar svamp. Likväl plockar lejonparten av alla människor enbart de gula kantarellerna, vilket lämnar en hel del god mat kvar i skogen till ingen nytta.

porträttfoto Axel Sparr
Axel Sparr. Foto: Privat

– Den som är trött på att det hela tiden är slut på kantareller och tycker det är för krångligt att slå upp nya svampar i svampböcker kan den nya mobilappen Fungai vara något. Svampplockaren tar ett foto på en svamp och på någon sekund ger Fungai förslag om vilka svamparter det kan vara, säger Axel Sparr, KTH-studenten bakom appen.

Svårt även för en expert

Han berättar att han har ett stort intresse för artificiell intelligens (AI) när det kommer till att använda tekniken i produkter som löser verkliga problem. Att det blev svamp är för att Axel Sparr redan i lågstadiet varje år hade svampdagar i skolan. Han insåg då att det finns långt fler svampar än vad de flesta kan tänka sig, men också att identifieringsprocessen kan vara svår även för en expert.

Svampappen Fungai i en Iphone.
Så här ser svampappen ut i en Iphone.

När Axel Sparrs kunskap inom AI sedan växte fram insåg han att det gick att koppla ihop bildigenkänning och svampidentifiering.

190 000 bilder

AI-tekniken fungerar så att Axel Sparr i utvecklandet av den har visat det massor av svampfotografier, en god bit över 190 000 stycken. Detta med en förklaring om vad som är bra respektive dåliga gissningar av tekniken. 

– Om tekniken säger kantarell om en röd flugsvamp är det en felaktig gissning, men om den säger vägchampinjon om en kungschampinjon är det fortfarande dåligt men inte "lika mycket" fel. När man har upprepat denna process ett stort antal gånger på ett omfattande bildmaterial blir programmet duktigt på att känna igen även nya fotografier som inte fanns med i materialet. En process som kallas djupinlärning, berättar Axel Sparr. 

Hur säker kan svampplockaren vara på att appen Fungai ser skillnad på matsvampar och oätliga eller rentav giftiga svampar?

– Även om jag själv blivit förvånad hur sällan den förväxlat de arter som man lärt sig är vanliga förväxlingssvampar, till exempel champinjon och vit flugsvamp, vill jag vara väldigt tydlig med att appen inte rekommenderar vad man ska eller inte ska äta, säger Axel Sparr.

Text: Peter Ardell

För mer information, kontakta Axel Sparr på asparr@kth.se.

Fakta

  • Appen Fungai är menad att snabbt guida svampplockaren att komma fram till rätt svar, inte nödvändigtvis alltid ge exakt rätt art.
  • Det kan ofta vara bra att ta bilder från flera olika håll ifall man får dåliga träffar första gången. Även om Fungai fungerar bra finns det ofta inte tillräckligt mycket information om man bara tittar från exempelvis ovansidan. Många svampar har till exempel helvit hatt. Att lägga en svamp uppochner bredvid en av samma sort som står brukar ge bra resultat, enligt Axel Sparr.
  • En bonus med Fungai är att svampplockaren kan spara sina observationer så att hon eller han aldrig glömmer var ett bra svampställe finns.
  • Fungai finns numera på Google Play och App Store.