Uma foto de smartphone pode detectar arroz falso em sua mercearia – Últimas Notícias
Da próxima vez que você for ao supermercado do bairro, leve seu Smartphone como uma foto tirada do telefone, pode detectar se o arroz você está pagando é genuíno e de alta qualidade ou não.
Os cientistas desenvolvem um algoritmo baseado em aprendizagem profunda – um campo de Inteligência artificial (AI) – capaz de determinar se esse arroz é realmente o descrito com as imagens tiradas com o smartphone.
"O que contribuímos em comparação com outros métodos de detecção é a simplicidade e mostramos ao consumidor que você não precisa de grandes somas de dinheiro para verificar se um determinado tipo de arroz é o mencionado no rótulo", disse Jose Santiago Torrecilla, professor e pesquisador. do Departamento de Engenharia Química e Materiais da UCM.
Para realizar o estudo, os pesquisadores usaram cinco tipos de arroz moído "para distinguir o tipo de arroz não apenas quando está em forma de grão, mas também quando é moído em farinha".
Com todas essas informações, algoritmos baseados em redes neurais foram projetados e otimizados para processar as informações contidas nas imagens para classificação com base no tipo de arroz, obtendo modelos finais de precisão entre 93% e 99%.
Uma simples fotografia tirada com um telefone celular é capaz de detectar irregularidades na rotulagem do arroz, de acordo com uma investigação realizada pelo Universidade Complutense de Madri (UCM) e o Instituto Scintillon de San Diego (EUA).
Os cientistas desenvolvem um algoritmo baseado em aprendizagem profunda – um campo de Inteligência artificial (AI) – capaz de determinar se esse arroz é realmente o descrito com as imagens tiradas com o smartphone.
"O que contribuímos em comparação com outros métodos de detecção é a simplicidade e mostramos ao consumidor que você não precisa de grandes somas de dinheiro para verificar se um determinado tipo de arroz é o mencionado no rótulo", disse Jose Santiago Torrecilla, professor e pesquisador. do Departamento de Engenharia Química e Materiais da UCM.
Para realizar o estudo, os pesquisadores usaram cinco tipos de arroz moído "para distinguir o tipo de arroz não apenas quando está em forma de grão, mas também quando é moído em farinha".
Com todas essas informações, algoritmos baseados em redes neurais foram projetados e otimizados para processar as informações contidas nas imagens para classificação com base no tipo de arroz, obtendo modelos finais de precisão entre 93% e 99%.
"Note-se que o arroz é apenas um exemplo de cereal e, portanto, essa tecnologia pode ser extrapolada para outros tipos de cereais ou alimentos", disse o químico da UCM, deixando a porta aberta para futuras aplicações na indústria de alimentos.
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