Isang sistema na kayang magbukod-bukod ng mangga ayon sa pamantayan ng lokal at pang-export na merkado ang binuo ng University of the Philippines (UP) Cebu. Ang sistemang ito ay gumagamit ng ‘computer vision’ at ‘deep learning techniques.’
Tinatawag na Mango Automated Neuralnet Generic Grade Assignor (MANGGA) ang sistemang ito na kayang mag-proseso ng hanggang 800 na mangga bawat oras. Tinutugunan ng MANGGA ang tumataas na ‘demand’ o pangangailangan ng merkado para sa kalidad na Philippine mangoes.
Nag-‘deploy’ ng MANGGA sa Guba, Cebu City at nakita ang potensyal nito bilang alternatibo sa manual na pagbubukod-bukod ng mangga.
Ayon kay Dr. Jonnifer Sinogaya, namumuno ng proyekto sa UP Cebu, may kakayahan ang MANGGA na magbukod ng mga mangga sa tatlong kategorya: small (200–249 grams [g]), medium (250–299 g), at large (300–349 g).
Dahil sa MANGGA, napapa-ganda at napapa-bilis ang ‘postharvest mango operations’ na makapag-labas ng pare-pareho at mas mataas na kalidad na mangga para sa lokal at pandaigdigang merkado. May 92% na ‘accuracy’ ang MANGGA kumpara sa mano-manong pagbubukod-bukod na may 45% accuracy.
Ginawa ang sistemang ito ng UP Cebu Center for Environmental Informatics, katuwang ang Department of Agriculture – Region 7, Technological Institute of the Philippines, at Bureau of Plant Industry - National Mango Research and Development Center sa Guimaras. Ang proyektong ito ay pinondohan ng Philippine Council for Agriculture, Aquatic and Natural Resources Research and Development ng Department of Science and Technology (DOST-PCAARRD).