Tədqiqatçılar təhlükəli olmayan qidaları aşkar edə biləcək AI inkişaf etdirirlər Amazon FDA-dan daha sürətli

Süni intellekt sürətlə inkişaf edir və bir çox sahələrdə yenilikçi həllər təmin etmək və ya mövcud həlləri daha səmərəli şəkildə yaxşılaşdırmaq üçün istifadə olunur. Bu dəfə Boston Universiteti Xalq Sağlamlığı Məktəbindən bir araşdırmaçı qrupu, istehlak edilməyən qidaları təyin etmək üçün istifadə edilə bilən bir Aİ inkişaf etdirdi.

AI yeməyin keyfiyyətini sehrli şəkildə müəyyənləşdirmir, lakin müştərilərin rəylərindən keçir Amazon. Tədqiqatçılar AI dərin öyrənmə adlandırdılar Dəyişikliklərdən yönləndirici kodlayıcı displey (BERT) mənfi reytinqləri aşkar etmək.

Tədqiqat bu həftənin əvvəlində Amerika Tibbi İnformatika Birliyində nəşr olundu, burada tədqiqatçılar BERT təliminə münasibətlərini izah etdilər. Jurnalın məlumatına görə, tədqiqatçılar topladılar 1Daxil olmaqla .297,156 qida qiymətləndirməsi 5. 2012 və 2014 arasında Qida və Dərman İdarəsi tərəfindən qadağan edilmiş 149 qidadan.

Tədqiqatçılar təsnifatları təsnifləşdirərək “xəstə”, “tənbəl”, “etiket” kimi kateqoriyalara adlandırdılar – FDA tərəfindən istifadə olunan eyni termin. Bütün bu məlumatlarla BERT toplanan məhsulları müəyyənləşdirə bildi 74% dəqiqlik. Bundan əlavə, AI, FDA-nın hələ çıxarmadığı 20 mindən çox təhlükəli məhsulu müəyyənləşdirdi.

Bu Aİ-nin etibarlılığına dair bir sıra şübhələrim var, çünki rəqiblər mənfi rəylər buraxan insanları işə götürərək kampaniya apara bilər və bu da öz növbəsində AI-nin düzgünlüyünə təsir edəcəkdir. Bundan əlavə, AI emosional zəkaya sahib deyil və buna görə də məhsulun baxışının həqiqi və ya məyus olmadığını dərc edə bilmir.

Bu AI, qidanın geri çağırılmasından tamamilə asılı olmasa da, FDA kimi hökumət təşkilatlarına səmərəliliyini artırmaqda kömək edəcəkdir, çünki bütün məhsullarla işləmək əvəzinə ənənəvi metodlarla məşğul olmaq əvəzinə daha yüksək prioritetlərlə nəzərdən keçirməli olan etiketli məhsulların siyahısı olacaqdır. .

Bu layihə haqqında nə düşünürsünüz? Şərhlərdə fikirlərinizi bizə bildirin.