Der Unterschied zwischen überwachter und unbeaufsichtigter KI für die Lebensmittelinspektion
Die Begeisterung für KI-gestützte Inspektionen ist unbestreitbar. Für Küchenmaschinen ist es jedoch wichtig zu erkennen, dass nicht alle KI-Technologien gleich sind. Curtis Koelling, VP of Product bei KPM, erklärt.
Dieser Artikel erschien ursprünglich in Essen & Trinken Getränkeherstellung im Vereinigten Königreich.
Die Begeisterung für KI-gestützte Inspektionen ist unbestreitbar. Für Küchenmaschinen ist es jedoch wichtig zu erkennen, dass nicht alle KI-Technologien gleich sind.
Wie „lernen“ KI-Technologien zur Lebensmittelinspektion?
Es gibt zwar viele Nuancen, aber es gibt zwei Möglichkeiten, ein KI-Inspektionssystem für die Lebensmittelproduktion zu trainieren. Die erste Methode heißt „Supervised Training“. In Supervised AI werden dem System mehrere akzeptable und inakzeptable Bilder von Produkten angezeigt, um ein KI-Modell zu erstellen. Alles, von einem blauen Fleck auf einer Kartoffel bis hin zu Papier auf einer Rinderschneidekante, kann zu einem KI-Modell werden.
Bei überwachten KI-Anwendungen leitet oder korrigiert ein Experte für menschliches KI-Training die KI kontinuierlich bei ihrer Entscheidungsfindung. Im Laufe der Zeit beginnt die KI, unabhängig Entscheidungen zur Qualitätssicherung oder zur Inspektion von Fremdmaterial zu treffen, aber eine menschliche Komponente bleibt für das System von entscheidender Bedeutung.
Da Technologien für überwachte KI ihre Entscheidungen auf der Grundlage der Daten treffen, die zum Trainieren von Modellen verwendet werden, können sie Schwierigkeiten haben, Anomalien oder Fremdmaterial zu erkennen, das nicht in ihrem Trainingsdatensatz enthalten ist. Ein erfahrener Datenwissenschaftler kann das Modell trainieren, um das Unerwartete zu erkennen, jedoch mit einer geringeren Genauigkeit.
Die andere KI-Trainingsmethode ist „Unbeaufsichtigtes Training“. Eine unbeaufsichtigte KI muss ihre eigenen Entscheidungen über Produktmerkmale, Anomalien oder Fremdmaterialien ohne explizite Beispiele oder Anleitungen treffen. Unbeaufsichtigte KI-Systeme lernen ihre Kriterien autonom, was bedeutet, dass sie sich im Laufe der Zeit an Prozessänderungen oder Fremdmaterialschwankungen anpassen können. Ihre Ergebnisse können jedoch unvorhersehbar und riskant sein.
Während man bei der Lebensmittelinspektion selten eine wirklich unbeaufsichtigte KI-Anwendung findet, kann ein Verarbeiter sein KI-System einsetzen, ohne dass sein Bediener entsprechend geschult wurde, um die KI zu korrigieren, wenn ihre Genauigkeit abnimmt. Unentdeckte Fremdkörper könnten zu kostspieligen Produktrückrufen führen.
In einigen Fällen ist ein unbeaufsichtigtes Modell möglicherweise besser in der Lage, unvorhergesehene Anomalien zu erkennen. Es kommt jedoch zu einer zunehmenden Anzahl von Fehlalarmen, die zu kostspieliger Produktverschwendung führen.
Stellen Sie Ihrem KI-Technologieanbieter die richtigen Fragen
Seien Sie vorsichtig bei Technologieanbietern, die eine sofort einsatzbereite KI-Plattform anbieten. Die Schulung eines KI-Inspektionssystems ist ein iterativer Prozess, der je nach Komplexität der Produktmerkmale oder Fremdmaterial, das der Bediener erkennen möchte, einige Zeit in Anspruch nehmen kann. Jede Verarbeitungslinie — auch innerhalb derselben Anlage — ist einzigartig. Der Einsatz eines KI-Systems und die Erwartung, dass es die Produkte und die verschiedenen Materialien, die Bediener prüfen oder erkennen möchten, sofort versteht, ohne ein starkes Schulungsprogramm, das von einem KI-Experten geleitet wird, wird wahrscheinlich zu unerwünschten Ergebnissen führen.
KI-Inspektionstechnologien sind von entscheidender Bedeutung, um Lebensmittelverarbeitern dabei zu helfen, ihre Kapazitäten zu maximieren und Arbeitsprobleme zu lösen, aber sie sind nur so gut wie die Unterstützung und Schulung, die sie erhalten.
