Исследователи из Университета Пенсильвании разработали электронный язык на базе искусственного интеллекта (ИИ), который способен с точностью более 95% определять безопасность продуктов питания. Результаты работы были опубликованы в журнале Nature.
Этот инновационный ИИ-сенсор способен выявлять различия в жидкостях, таких как молоко с разным содержанием воды, а также классифицировать разнообразные продукты. Система может обнаруживать испорченные продукты и проверять их безопасность.
Технология имеет широкий спектр применения в области обеспечения качества и безопасности продуктов питания, а также в медицинской диагностике. ИИ-сенсор анализирует различные вещества, оценивая их свежесть и качество, и помогает исследователям понять, как именно ИИ принимает решения, что, в свою очередь, способствует улучшению технологии.
«Мы создали искусственный язык, но восприятие продуктов питания также связано с нашими вкусовыми рецепторами, которые взаимодействуют с пищей и передают информацию в кору головного мозга — биологическую нейронную сеть», — пояснил профессор инженерных наук и механики Саптарши Дас.
Мозг интерпретирует различные вкусовые ощущения, которые выходят за пределы того, что различают рецепторы, классифицируя продукты по пяти основным вкусам: сладкий, кислый, горький, соленый и острый. Для того чтобы смоделировать работу мозга, исследователи создали нейронную сеть, представляющую собой алгоритм машинного обучения.
Соавтор исследования Харикришнан Равичандран добавил, что в ходе работы ученые анализировали химические вещества, чтобы проверить, смогут ли датчики точно обнаружить мельчайшие различия между похожими продуктами и определить их безопасность.
Для оценки качества образцов нейронная сеть получила 20 параметров, основанных на том, как жидкость взаимодействует с датчиком. Используя эти данные, ИИ смог точно определить состав продуктов с точностью более 80% за минуту.
Позже, дав нейросети возможность самостоятельно выявлять параметры, исследователи обнаружили, что точность диагностики достигла более 95%, что подтверждает значительное улучшение результатов при использовании данных, полученных машиной.