Hoy en día vivimos rodeados de máquinas que funcionan casi que por sí solas. De esto se trata la rama de la inteligencia artificial llamada “Machine Learning”. Centros como AINIA ya está siendo aplicada específicamente en el sistema de seguridad alimentaria, comenzando con el control de placas Petri en sus laboratorios de observación de alimentos, y al estudio de datos para mejorar procedimientos productivos en la industria.
La parte complicada es que los productos y los procedimientos de fabricación en el sector alimentario, así como el volumen y diferencia de datos que se forman, exigen a avanzar de manera decidida en el uso de técnicas de enseñanza automático (“Machine Learning”) para obtener información o datos que fomente la toma de decisiones.
Este tipo de procesos permite numerar las enormes cantidades de información de registros en tiempo real y, de esta manera, usar al máximo el beneficio de la industria 4.0. Si adiestramos a las máquinas del mismo modo que los sistemas neuronales, solucionen problemas complicados como la detección de daños o la identificación de modelos en tiempo real, los beneficios del proceso digital de imágenes son grandiosas.
Estos métodos necesitan de una gran fuerza de cálculo para procesar el gran número de datos a través de algoritmos que ayuden a la paralelización. El Machine Learning usa la alta capacidad de automatización de las GPU (Unidades de Procesamiento Gráfico) aprobando realizar el estudio en tiempo real.
El proceso digital de imágenes es un método que completa diferentes áreas de conocimiento como son la computación, la física y electrónica. Esta disciplina ayuda que el análisis y los procesos de imágenes digitales a través del uso de ordenadores, con el propósito de extraer información ventajosa de las mismas para realizar alguna actividad en particular. En este caso, la emplea el control de calidad y junto a ello la seguridad alimentaria digital, en diferentes divisiones de producción.
Esto ayuda a afirmar que el proceso digital de imágenes es un sector de gran escala en la industria, favorezca en:
- Detección de fallas en procesos
- Sistematización de operaciones de producción
- Ordenamiento de productos
- Valoración de la calidad
Este sector lleva décadas desarrollando aplicaciones en este campo y actualmente hemos dado un paso más reuniendo técnicas de Machine Learning al proceso digital de imágenes, con unos efectos verdaderamente sorprendentes.
