Tecno

No sabes lo que comes, pero una Inteligencia Artificial si

Se expone la aplicación de Inteligencia Artificial para determinar la calidad de la comida, algo muy necesario en los tiempos que corren.

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Como hemos podido observar en nuestros artículos acerca de Inteligencia Artificial, una de las aplicaciones que se encuentra en auge, consiguiendo impactar de manera considerable la calidad de vida de las personas, es el tema de salud, mediante el análisis de situación para realizar un diagnosis o una predicción. Sin embargo, esto último es más grande lo que parece, dado que para poder realizar esto es necesario emitir juicios críticos, una cualidad que era única para la humanidad.

Además de las aplicaciones en el tema de la salud, esta cualidad se puede utilizar en otras áreas de la vida de las personas, siendo un ejemplo el artículo de hoy, la capacidad de analizar comida y determinar su calidad. Los investigadores entrenaron algoritmos de aprendizaje automático para leer las reseñas de Amazon en busca de indicios de que un producto alimenticio sería retirado por la FDA.

La Administración de Alimentos y Medicamentos tiene que retirar cientos de alimentos cada año. Como paquetes de bocadillos de galletas con trozos de plástico azul escondidos en su interior, condimentos para tacos contaminados con Salmonella o curry en polvo con plomo.

Pueden pasar meses antes de que se emita un retiro. Pero ahora los investigadores han ideado un método que podría acelerar ese proceso, conduciendo a una detección temprana y, en última instancia, a retiros más rápidos.

El sistema se basa en el hecho de que las personas compran cada vez más alimentos y especias en línea. Las personas tienden a escribir reseñas de productos que compran en línea, que son como migas de pan para los funcionarios de seguridad alimentaria que detectan productos peligrosos.

Los investigadores vincularon los retiros de alimentos de la FDA de 2012 a 2014 con las revisiones de Amazon de esos mismos productos. Luego entrenaron algoritmos de aprendizaje automático para diferenciar entre revisiones de artículos retirados y revisiones de artículos que no habían sido marcados.

Estos algoritmos entrenados pudieron predecir los retiros de la FDA tres cuartos del tiempo. También identificaron otras 20.000 revisiones para alimentos posiblemente inseguros, la mayoría de los cuales nunca habían sido retirados del mercado. Los resultados están en el informe realizado por los investigadores, siendo «Detectando informes de alimentos inseguros en revisiones de productos de consumo«.

La Organización Mundial de la Salud estima que 600 millones de personas en todo el mundo se enferman anualmente, y más de 400.000 personas mueren a causa de alimentos contaminados.

«Por lo tanto, tener herramientas que nos permitan detectar esto más rápido y, con suerte, investigar y hacer retiros más rápidos será útil no solo en los Estados Unidos sino también en otros países del mundo». La autora del estudio Elaine Nsoesie de la Universidad de Boston.

Agregó una advertencia: incluso los productos retirados del mercado aún pueden recibir reseñas de cinco estrellas. Entonces las estrellas solas no cuentan toda la historia repugnante. La prueba, desafortunadamente, aún puede estar en el budín.


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Jean Pierre Oliveros

Soy estudiante de economía, interesado en la innovación y desarrollo tecnológico, siempre fiel a que mañana será un mejor día.

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