Los investigadores están desarrollando IA capaz de detectar alimentos inseguros Amazon más rápido que la FDA

La inteligencia artificial se está desarrollando rápidamente y se utiliza en muchas áreas para proporcionar soluciones innovadoras o para mejorar las soluciones existentes de manera más eficiente. Esta vez, un equipo de investigadores de la Escuela de Salud Pública de la Universidad de Boston desarrolló una IA que se puede utilizar para identificar alimentos no consumibles.

AI no determina mágicamente la calidad de la comida, sino que pasa por las revisiones de los clientes de Amazon. Los investigadores denominan aprendizaje profundo de IA Visualización del codificador bidireccional a partir de transformaciones (BERT) para detectar calificaciones negativas.

El estudio fue publicado a principios de esta semana en la Asociación Estadounidense de Informática Médica, donde los investigadores explicaron su enfoque para la capacitación BERT. Según la revista, los investigadores recolectaron 1.297.156 revisiones de alimentos, incluidos 5.149 alimentos que fueron prohibidos por la Administración de Drogas y Alimentos entre 2012 y 2014.

Los investigadores clasificaron las clasificaciones y las nombraron en categorías como “enfermo”, “perezoso”, “etiqueta”, la misma terminología utilizada por la FDA. Con toda esta información, BERT pudo identificar los productos recolectados 74% de precisión. Además, AI ha identificado más de 20,000 posibles productos inseguros que la FDA aún no ha eliminado.

Tengo algunas dudas sobre la fiabilidad de esta IA, ya que los competidores pueden ejecutar campañas contratando personas que dejan comentarios negativos, lo que, a su vez, afectará la precisión de la IA. Además, la IA carece de inteligencia emocional y, por lo tanto, no puede distinguir si la revisión del producto fue real o se publicó por frustración.

Si bien esta IA no depende por completo del retiro de alimentos, definitivamente ayudará a las organizaciones gubernamentales como la FDA a mejorar su eficiencia, ya que tendrán una lista de productos etiquetados que deben revisar con mayor prioridad en lugar de tratar con todos los productos métodos tradicionales para abordar los métodos .

¿Qué opinas de este proyecto? Háganos saber sus pensamientos en los comentarios.

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