Ученые создали электронный язык с ИИ, способный определять безопасность продуктов

Электронный язык, созданный на базе ИИ, который разработали в Университете Пенсильвании, определяет безопасность продуктов питания с точностью более 95%. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature.

Язык может находить различия в похожих жидкостях, таких как молоко с разным содержанием воды, а также идентифицировать разнообразные продукты. Он также способен обнаружить испорченные продукты и проверить их безопасность.

По мнению исследователей, технология может применяться для обеспечения безопасности и производства продуктов питания, а также в области медицинской диагностики. ИИ-сенсор обнаруживает и классифицирует различные вещества, оценивая их качество, и свежесть. Это позволило исследователям понять, как ИИ принимает решения, что, в свою очередь, может способствовать совершенствованию технологии.

«Мы создали искусственный язык, но процесс восприятия различных продуктов включает в себя еще и вкусовые рецепторы, которые взаимодействуют с видами пищи и отправляют информацию в кору головного мозга — биологическую нейронную сеть», — говорит профессор инженерных наук и механики Саптарши Дас.

Мозг воспринимает и интерпретирует различные вкусовые ощущения, которые выходят за рамки того, что различают рецепторы, которые в основном классифицируют продукты по пяти категориям: сладкий, кислый, горький, соленый и острый. Чтобы смоделировать работу мозга, исследователи разработали нейронную сеть, которая представляет собой алгоритм машинного обучения.

По словам соавтора работы Харикришнана Равичандрана, в данном исследовании рассматривается несколько химических веществ, чтобы выяснить, смогут ли датчики точно обнаружить их, мельчайшие различия между похожими продуктами, а также определить безопасность продуктов питания.

Исследователи предоставили нейронной сети 20 конкретных параметров для оценки, основанных на том, как жидкость в образце взаимодействует с датчиком. Основываясь на этих параметрах, ИИ смог точно определить образцы и сообщить об их содержании с точностью более 80% примерно за минуту.

«Достигнув приемлемой точности с помощью параметров, выбранных человеком, мы решили позволить нейросети самой определять показатели. Мы обнаружили, что нейронная сеть достигла почти идеальной точности результатов — более 95%, когда использовала параметры, полученные машиной, а не предоставленные человеком», — сказал соавтор Эндрю Панноне.

Ранее исследователи из Китайского университета науки и технологий разработали мягкий роботизированный «палец» со сложным чувством прикосновения, который может выполнять обычные врачебные осмотры, включая измерение пульса пациента и проверку на наличие аномальных уплотнений.