Savanții au creat un limbaj electronic cu IA care poate determina siguranța produselor

Acest limbaj poate găsi diferențe în lichide similare, cum ar fi laptele cu un conținut diferit de apă, precum și să identifice o varietate de produse. De asemenea, este capabilă să detecteze produsele stricate și să verifice siguranța acestora, relatează incrussia.ru.

Potrivit cercetătorilor, tehnologia poate fi aplicată în siguranța și producția alimentară, precum și în domeniul diagnosticării medicale. Senzorul IA detectează și clasifică diferite substanțe, evaluându-le calitatea și prospețimea. Acest lucru a permis cercetătorilor să înțeleagă modul în care IA ia decizii, ceea ce, la rândul său, ar putea contribui la îmbunătățirea tehnologiei.

„Am creat un limbaj artificial, dar procesul de percepere a diferitelor alimente implică, de asemenea, papilele gustative care interacționează cu tipurile de alimente și trimit informații către cortexul cerebral, o rețea neuronală biologică”, a precizat Saptarshi Das, profesor de inginerie și mecanică.

Creierul percepe și interpretează diferite senzații gustative care merg dincolo de ceea ce disting receptorii, care clasifică practic alimentele în cinci categorii: dulce, acru, amar, sărat și picant. Pentru a modela modul în care funcționează creierul, cercetătorii au dezvoltat o rețea neuronală, care este un algoritm de învățare automată.

Potrivit coautorului lucrării, Harikrishnan Ravichandran, acest studiu analizează mai multe substanțe chimice pentru a vedea dacă senzorii le pot detecta cu exactitate, pot detecta diferențele dintre produse similare și pot determina siguranța alimentară.

Cercetătorii au dat rețelei neuronale 20 de parametri specifici de evaluat pe baza modului în care lichidul din probă interacționează cu senzorul. Pe baza acestor parametri, inteligența artificială a fost capabilă să identifice cu exactitate probele și să raporteze conținutul acestora cu o precizie de peste 80% în aproximativ un minut.

„După ce am obținut o acuratețe acceptabilă folosind parametrii selectați de om, am decis să lăsăm rețeaua neuronală să determine indicatorii pe cont propriu. Am constatat că rețeaua neuronală a obținut o acuratețe aproape perfectă a rezultatelor, de peste 95%, atunci când a utilizat parametrii generați de mașină, mai degrabă decât cei furnizați de om”, a spus coautorul Andrew Pannone.

Acum ne puteți urmări și pe Telegram, Facebook și Instagram pentru a fi la curent cu ultimele știri.