ИИ научился искать поддельную икру с точностью более 90%

Российские ученые из Казанского государственного аграрного университета и Марийского государственного университета изучили, как искусственный интеллект используют для проверки подлинности икры.

В отдельных исследованиях точность классификации образцов превышает 90%.

Один из подходов основан на инфракрасной и рамановской спектроскопии

Оборудование получает спектр образца — своеобразный химический отпечаток продукта. Машинное обучение ищет в нем признаки, характерные для натуральной или имитированной икры.

Есть и более наглядный вариант — компьютерное зрение

Нейросеть анализирует фотографии икринок и сравнивает их по форме, цвету и текстуре. Для человека отличия между натуральной и искусственной икрой могут быть незаметны, а алгоритм находит закономерности в большом количестве изображений.

Еще интереснее выглядит комбинированный подход

Cистеме дают несколько типов данных — фотографии, спектры и показания сенсоров, которые фиксируют летучие соединения, связанные с ароматом продукта.

Зачем все это нужно?

Икру регулярно пытаются фальсифицировать: натуральный продукт заменяют желатиновыми аналогами или выдают более дешевый вид икры за дорогой.

Традиционные лабораторные методы проверки занимают несколько часов.

ИИ может быстро обработать большое количество образцов и отсеять подозрительные партии, которые затем отправят на экспертизу. Нейросеть не заменяет лабораторию, а работает как предварительный фильтр.

Но покупать икру по рекомендации ChatGPT пока рановато: ученым еще нужны большие базы данных и дополнительные испытания.

[ цифровой океан ]