Нейросети анализируют химический состав и внешний вид икры, помогая быстро выявлять подозрительные партии продукции.
В России исследователи выяснили, что технологии искусственного интеллекта способны эффективно выявлять фальсифицированную икру, демонстрируя точность более 90%. К такому выводу пришли специалисты Казанского государственного аграрного университета и Марийского государственного университета, изучив современные научные работы, посвященные использованию машинного обучения в контроле качества продуктов.
По данным ученых, сегодня существует несколько подходов к определению подлинности икры. Один из них основан на анализе химического состава с помощью инфракрасной и рамановской спектроскопии. Полученные спектры отражают особенности образца, а алгоритмы машинного обучения находят характерные признаки, позволяющие отличить натуральный продукт от подделки.
Еще один метод использует технологии компьютерного зрения. В этом случае нейросеть исследует фотографии икринок, оценивая их форму, цвет и текстуру. Кроме того, перспективным считается комбинированный подход, при котором изображения анализируются вместе со спектральными данными и информацией от сенсоров, способных фиксировать летучие соединения, формирующие аромат продукта.
Интерес к подобным технологиям объясняется тем, что красная и черная икра остаются одними из наиболее часто подделываемых продуктов. Недобросовестные производители могут заменять натуральную икру желатиновыми аналогами или продавать более дешевые виды под видом дорогостоящих.
Анализ опубликованных исследований показал, что некоторые модели искусственного интеллекта уже сейчас способны определять подлинность образцов с точностью свыше 90%.
Источник: hi-tech.mail.ru