Língua com IA detecta diferença de alimentos com precisão impressionante

Pesquisadores da Penn State desenvolveram uma “língua eletrônica” alimentada por inteligência artificial capaz de distinguir diferenças sutis em líquidos, como frescor do leite, tipos de refrigerante e misturas de café. A tecnologia utiliza sensores baseados em grafeno e redes neurais para analisar a qualidade dos líquidos, autenticidade e possíveis problemas de segurança, alcançando uma precisão de mais de 95%.

Capacidades e funcionamento

A língua eletrônica simula o funcionamento do córtex gustativo humano, onde os sabores são percebidos e interpretados pelo cérebro. Os sensores de grafeno capturam dados elétricos gerados pelas interações dos líquidos com o dispositivo, que são processados por uma rede neural que aprende a identificar padrões complexos. Inicialmente, os pesquisadores forneceram à IA 20 parâmetros específicos para avaliar, mas descobriram que o desempenho melhorou significativamente quando a rede neural foi autorizada a definir seus próprios parâmetros, alcançando uma precisão de mais de 95%.

De acordo com o professor Saptarshi Das, que liderou o estudo, essa abordagem permitiu que a rede neural detectasse características mais sutis que passariam despercebidas para os humanos. Por exemplo, o dispositivo foi capaz de determinar se um leite estava diluído ou se apresentava sinais de deterioração, algo que poderia ser difícil até mesmo para especialistas.

Explicações

Para entender melhor o processo de tomada de decisão da IA, os pesquisadores usaram explicações aditivas de Shapley, uma técnica da teoria dos jogos que atribui importância relativa a cada dado de entrada. Isso permitiu observar como a rede neural pesava as características dos líquidos de forma holística, considerando o conjunto completo de dados em vez de parâmetros individuais. Dessa forma, a IA conseguiu atenuar variações cotidianas que poderiam influenciar a análise, oferecendo resultados mais consistentes.

Potencial

Embora o foco principal do estudo tenha sido a avaliação de alimentos, as capacidades da língua eletrônica podem ser ampliadas para outras áreas. Segundo Das, o dispositivo pode ser treinado com novos conjuntos de dados para aplicações médicas, como diagnósticos de doenças a partir da análise de fluidos corporais. A tecnologia ainda oferece insights únicos sobre o processo de decisão da IA, o que pode contribuir para o desenvolvimento de sistemas de aprendizado de máquina mais transparentes e eficientes.

Fonte: PennState

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Foto: ChatGPT