Diferencias entre la IA supervisada y la no supervisada para la inspección alimentaria
Este artículo se publicó originalmente en Food & Drink Manufacturing UK.
El entusiasmo en torno a la inspección mediante IA es innegable. Sin embargo, es fundamental que las empresas procesadoras de alimentos reconozcan que no todas las tecnologías de IA son iguales.
¿Cómo «aprenden» las tecnologías de inspección alimentaria por IA?
Aunque existen muchos matices, hay dos formas de entrenar un sistema de inspección para la producción alimentaria basado en IA. El primer método se denomina «aprendizaje supervisado». En la IA supervisada, se muestran al sistema varias imágenes de productos aceptables e inaceptables para crear un modelo de IA. Cualquier cosa, desde un golpe en una patata hasta un trozo de papel en una línea de corte de carne, puede convertirse en un modelo de IA.
Con las aplicaciones de IA supervisada, un experto humano en entrenamiento de IA guía o corrige continuamente al sistema en su toma de decisiones. Con el tiempo, la IA comienza a realizar determinaciones de control de calidad o inspección de materiales extraños de forma independiente, pero el factor humano sigue siendo fundamental para el sistema.
Dado que las tecnologías de IA supervisada toman sus decisiones basándose en los datos utilizados para entrenar los modelos, pueden tener dificultades para detectar anomalías o materiales extraños que no se hayan incluido en su conjunto de datos de entrenamiento. Un científico de datos cualificado puede entrenar el modelo para detectar lo inesperado, pero con un menor grado de precisión.
El otro método de entrenamiento de IA es el «aprendizaje no supervisado». Una IA no supervisada toma sus propias decisiones sobre las características del producto, anomalías o materiales extraños sin ejemplos ni orientación explícitos. Los sistemas de IA no supervisada aprenden sus criterios de forma autónoma, lo que significa que pueden adaptarse a los cambios en el proceso o a las variaciones de los materiales extraños con el paso del tiempo. No obstante, sus resultados pueden ser impredecibles y arriesgados.
Aunque rara vez se encuentra una aplicación de IA verdaderamente no supervisada en la inspección de productos alimentarios, un procesador puede implementar su sistema de IA sin que su operador reciba la formación adecuada para corregir la IA si su precisión disminuye. Los objetos extraños no detectados podrían dar lugar a costosas retiradas de productos.
En algunos casos, un modelo no supervisado puede ser más capaz de detectar anomalías imprevistas; sin embargo, conlleva un número creciente de falsos positivos, lo que genera un costoso desperdicio de producto.
Haga las preguntas adecuadas a su proveedor de tecnología de IA
Desconfíe de los proveedores de tecnología que ofrecen una plataforma de IA lista para usar. El entrenamiento de un sistema de inspección por IA es un proceso iterativo que puede llevar tiempo, dependiendo de la complejidad de la característica del producto o del material extraño que el operador desee detectar. Cada línea de procesamiento, incluso dentro de la misma planta, es única. Implementar un sistema de IA y esperar que entienda al instante los productos y los diversos materiales que los operadores quieren inspeccionar o detectar sin un programa de formación sólido gestionado por un experto en IA probablemente producirá resultados no deseados.
Las tecnologías de inspección por IA son clave para ayudar a los procesadores de alimentos a maximizar su capacidad y abordar los problemas laborales, pero solo son tan buenas como el soporte y la formación que reciben.
