Viendo el futuro: la visión de la IA en la industria alimentaria
La inteligencia artificial se ha convertido en una palabra de moda, pero ¿qué significa realmente para la fabricación de alimentos?
En este episodio, Winston habla con Kirt Lillywhite sobre cómo la inspección por visión impulsada por la IA está transformando la industria alimentaria. Desde fábricas más inteligentes hasta un control de calidad más rápido, exploran dónde la automatización se une a la innovación y cómo podría ser el futuro de la producción de alimentos.
🔍 Los temas incluyen:
- Por qué el término «IA» ha perdido su significado y qué es lo que realmente importa.
- Cómo ayudan los sistemas de visión a los procesadores a garantizar la calidad y la seguridad.
- Qué aspecto podrían tener las fábricas de alimentos en 2035.
- Cómo la confianza, la precisión y el conocimiento humano siguen desempeñando un papel clave en la IA.
👤 Acerca de nuestro invitado
Kirt es cofundador de Smart Vision Works, empresa conocida por sus tecnologías de inteligencia artificial y computación periférica utilizadas para clasificar productos y detectar contaminantes físicos en la producción alimentaria. Es líder en inspección visual basada en inteligencia artificial y actualmente ocupa el cargo de vicepresidente de ingeniería de software en KPM. Es licenciado en Ingeniería Informática y doctor en Ingeniería Eléctrica por la Universidad Brigham Young de Utah. Sus intereses de investigación incluyen el procesamiento de imágenes en tiempo real, el reconocimiento de patrones, el procesamiento paralelo y la visión robótica.
Investigación y publicaciones de Kirt
A Feature Construction Method for General Object Recognition:
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0031320313002549
Self-tuned Evolution-COnstructed features for general object recognition:
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S003132031100238X
Implementation of an Award-Winning Invasive Fish Recognitionand Separation System:
https://www.mdpi.com/2079-9292/10/17/2182
Automatic Quality and Moisture Evaluations Using Evolution-Constructed Features:
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0168169916307979
Object Recognition Algorithm For The AutomaticIdentification And Removal Of Invasive Fish:
Dense Disparity Real-Time Stereo Vision Algorithm forResource-Limited Systems:
https://ieeexplore.ieee.org/document/5970102
Real-time human detection usinghistograms of oriented gradients on a GPU:
https://ieeexplore.ieee.org/document/5403100/
Lessons learned in developing a low-cost high high-performancemedical imaging cluster:
https://ieeexplore.ieee.org/document/5255369
Vision Aided Stabilization and the Development of a Quad-Rotor Micro UAV:
https://ieeexplore.ieee.org/document/4269886
* Tenga en cuenta que los episodios de Quality Lines se graban en inglés.
