El empleo de técnicas de Machine Learning en el análisis automático de placas Petri emitidos en los laboratorios que se encarga del control de alimentos de AINIA ayuda a que un trabajo de I+D propia, tenga una tasa de juicio global del 95% ante el 68 por ciento conseguido usando técnicas apropiadas de reconocimiento de patrones.
A través de gráficos obtenidos se puede ver los resultados conseguidos del recuento tradicional de placas, con una discreción de 46/53 colonias mostradas, mientras que la misma muestra analizada por machine learning consiguió una tasa de 53/53.
Las prácticas en el empleo de machine learning en la producción de alimentos, el campo de la salud y el descubrimiento de objetos o fallas en tiempo real son otros medios de aplicación de esta sobresale a la disciplina de la inteligencia artificial. Un ejemplo claro es Google, que hoy en día lo está haciendo, en la clasificación y estilo de diferentes objetos y materiales en tiempo real y con alta exactitud, usando la lectura de aprendizaje involuntario de bases de registros complejos alimentadas mediantes ondas electromagnéticas que dejan un rastro único.
El diagnóstico de enfermedades por medio de imágenes especializadas es otro campo donde se puede ver la aplicación donde ya existen experiencias mostrables. Un ejemplo son las técnicas de autodiagnóstico llevadas a cabo en la Universidad de Harvard.
Es un método muy ventajoso
En el sector alimentario estos métodos son muy ventajosos para el control de calidad, un ejemplo evidente de esto es la aplicación de métodos de maching learning para valorar la calidad de una fruta, para pronosticar la calidad del vino o para catalogar los productos cárnicos.
Dentro de AINIA se puede ver la especialización en el desarrollo de métodos aplicados a la Industria 4.0 en el sector de la alimentación y el medio de la salud. Si se puede cooperar con otros métodos, se podrá conseguir que la inteligencia artificial consiga ayudarle a mejorar sus procedimientos y mejorar su contribución de valor al mercado y al usuario final.
