Los retiros de alimentos podrían ser cosa del pasado si se utiliza la inteligencia artificial (IA) en la producción de alimentos, según un estudio reciente de la UBC y la Universidad de Guelph.

El costo promedio de un retiro de alimentos debido a contaminación bacteriana o microbiana, como E. coli, es de USD 10 millones, según el coautor del estudio, el Dr. Rickey Yada, profesor y decano de la facultad de sistemas terrestres y alimentarios de la UBC.

Hablamos con el Dr. Yada sobre cómo la IA puede ayudar a optimizar los sistemas actuales utilizados en la industria de procesamiento de alimentos y cómo puede ayudar a que nuestro suministro de alimentos sea más seguro.

¿Cuáles son algunas de las limitaciones actuales en lo que respecta al procesamiento de alimentos?

El desafío actual es que los problemas de inocuidad de los alimentos tienden a aparecer después del hecho, una vez que los productos han sido enviados, vendidos o, en algunos casos, ya consumidos. Esto lleva a retiros del mercado que son perjudiciales tanto económica como para la reputación.

Actualmente existen dos formas de obtener indicadores de seguridad alimentaria. El primero es analizar datos después de que un producto alimentario ha sido procesado y es un producto final para ver si surge algún problema (también conocido como factores de retraso), y el segundo es recopilar datos sobre indicadores de advertencia, como la efectividad de un control de seguridad alimentaria. ejercicios de entrenamiento—y predecir los problemas que pueden surgir de eso (conocidos como factores principales).

El desafío con los factores rezagados es que los problemas solo pueden notarse después de que el producto alimenticio ya se haya vendido y consumido.

¿Cómo proporciona la IA una solución que puede mejorar la seguridad alimentaria?

Creo que el poder de la IA y el aprendizaje automático es la capacidad predictiva; puede ayudar a la industria alimentaria a tomar medidas antes para reducir la aparición de enfermedades transmitidas por los alimentos en sus operaciones.

En este caso, se trata de cambiar la industria hacia un enfoque basado en datos. El uso de IA puede aumentar la precisión y la eficiencia en el procesamiento de alimentos y puede ser un método preventivo para ayudarnos a optimizar los procesos, lo que en última instancia reduce las posibilidades de que se produzcan más brotes bacterianos en los productos.

¿Cómo sería esto en la práctica?

Si optimizamos los datos que tenemos de los sistemas de procesamiento de alimentos actuales con el aprendizaje automático, puede compensar algunas de las limitaciones que enfrentamos al sacar los alimentos a la calle. Actualmente, las máquinas de procesamiento de alimentos generan datos, pero a menudo depende de los humanos interpretar esos datos. Por ejemplo, el trabajo de una máquina puede ser filtrar manzanas rojas de manzanas verdes, pero luego, al final de la línea, depende de un humano decidir si es lo suficientemente roja o no. Esto podría crear ineficiencias en algunos escenarios.

La idea es hacer que las máquinas piensen como el cerebro humano. Para que los errores e ineficiencias actuales de la intervención humana, que a veces pueden comprometer la seguridad alimentaria, puedan ser predichos por la IA y, en última instancia, reducidos o eliminados.

Otra aplicación prometedora es el uso de IA para analizar los datos de comportamiento de los trabajadores humanos en la línea de procesamiento. En la práctica, esto podría significar que los trabajadores completen una encuesta semanal rápida en línea sobre la cultura de su lugar de trabajo. Luego se usaría el procesamiento del lenguaje natural para analizar sus respuestas y crear una medida cuantitativa de la cultura de seguridad alimentaria. La empresa podría predecir la probabilidad de problemas de inocuidad de los alimentos al observar las tendencias en la cultura de la inocuidad de los alimentos y combinarlas con otros datos relacionados con la inocuidad de los alimentos, y tomar medidas oportunas para reducir la posibilidad de un brote.

¿Significaría esto que los humanos podrían eventualmente ser reemplazados por maquinaria?

En este caso, se trata de encontrar una solución basada en datos sobre cómo podemos usar la inteligencia artificial para combinar la intervención humana con la intervención de la máquina. Es la combinación de ambas cosas lo que nos permitirá tener un modelo predictivo más sólido en torno a los problemas de seguridad alimentaria.

Este estudio fue publicado en Trends in Food Science &Technology Journal . + Explora más

Comida personalizada desde la impresora 3D