{"id":11331,"date":"2023-03-14T14:34:39","date_gmt":"2023-03-14T13:34:39","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=11331"},"modified":"2023-03-14T14:34:39","modified_gmt":"2023-03-14T13:34:39","slug":"fujitsu-y-la-universidad-de-tokai-desarrollan-una-tecnologia-de-ia-por-ultrasonidos-para-comprobar-la-calidad-del-atun-congelado","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=11331","title":{"rendered":"Fujitsu y la Universidad de Tokai desarrollan una tecnolog\u00eda de IA por ultrasonidos para comprobar la calidad del at\u00fan congelado"},"content":{"rendered":"

La tecnolog\u00eda alcanza una precisi\u00f3n de entre el 70% y el 80% y ofrece la posibilidad de mejorar la confianza en toda la cadena de distribuci\u00f3n, al tiempo que mejora la seguridad y la calidad para los consumidores. Se prev\u00e9 que la tecnolog\u00eda pueda ser llevada en breve a la industria c\u00e1rnica y al campo de la medicina y la biolog\u00eda<\/strong><\/p>\n

La Universidad de Tokai y Fujitsu ha desarrollado una nueva tecnolog\u00eda para inspeccionar la calidad del at\u00fan congelado en Jap\u00f3n. La investigaci\u00f3n conjunta se centr\u00f3 en el desarrollo de una novedosa tecnolog\u00eda de IA por ultrasonidos (1), que dio como resultado la primera t\u00e9cnica del mundo para medir la calidad de la carne del at\u00fan congelado sin necesidad de cortar o da\u00f1ar el producto. La nueva tecnolog\u00eda ofrece as\u00ed un nuevo m\u00e9todo para inspeccionar la calidad del at\u00fan congelado sin disminuir su valor, y puede contribuir alg\u00fan d\u00eda a una mayor confianza y seguridad en la distribuci\u00f3n mundial de at\u00fan congelado y otros productos alimentarios.
\nLa investigaci\u00f3n conjunta ser\u00e1 presentada por ambas partes en la Conferencia del Comit\u00e9 T\u00e9cnico de la Sociedad para la Investigaci\u00f3n de Ultrasonidos (auspiciada por el IEICE) que se celebrar\u00e1 en la ciudad de Hiroshima, prefectura de Hiroshima, Jap\u00f3n, del 22 al 23 de diciembre de 2022.<\/p>\n

Sobre la investigaci\u00f3n conjunta<\/strong>
\n1. Antecedentes y retos<\/strong><\/em>
\nLa demanda de at\u00fan tanto en Jap\u00f3n como en el resto del mundo ha aumentado significativamente, con 15 pa\u00edses pescando y produciendo m\u00e1s de 50.000 toneladas de at\u00fan en 2020 (2). El reciente auge mundial de la comida japonesa ha aumentado la demanda de at\u00fan de alta calidad que se utiliza sobre todo para sashimi (pescado crudo).
\nLa mayor parte del at\u00fan natural capturado en estado salvaje se congela r\u00e1pidamente a bordo de barcos pesqueros comerciales, y posteriormente se entrega a los consumidores a trav\u00e9s de distribuidores a restaurantes y supermercados. Sin embargo, la calidad del at\u00fan depende en gran medida de las condiciones en el momento de la pesca y de la forma en que se manipula a lo largo del proceso de distribuci\u00f3n.
\nLos m\u00e9todos convencionales de inspecci\u00f3n de la frescura y la calidad de la carne del at\u00fan congelado suelen requerir que los inspectores corten la cola del pescado para examinar visualmente un corte transversal de la cola del at\u00fan. Cortar la cola del at\u00fan a menudo da\u00f1a y, en \u00faltima instancia, reduce el valor del pescado, y el proceso depende en gran medida de un n\u00famero limitado de expertos formados para llevar a cabo con precisi\u00f3n la inspecci\u00f3n de calidad.
\nLas ondas ultras\u00f3nicas se aplican en pruebas de calidad en diversos campos como m\u00e9todo de ensayo no destructivo. Sin embargo, su uso en productos congelados como el at\u00fan resulta dif\u00edcil debido a la elevada atenuaci\u00f3n de las ondas ac\u00fasticas.
\nPara resolver estos problemas, la Universidad de Tokai, bajo la direcci\u00f3n del profesor Keiichi Goto, del Departamento de Pesca de la Escuela de Ciencia y Tecnolog\u00eda Marina, y Fujitsu llevaron a cabo una investigaci\u00f3n conjunta para examinar el at\u00fan congelado con ondas ultras\u00f3nicas de baja frecuencia y atenuaci\u00f3n para inspeccionar la frescura del pescado. Analizando las formas de onda mediante aprendizaje autom\u00e1tico (3), ambas partes desarrollaron con \u00e9xito el primer m\u00e9todo del mundo para determinar la frescura del at\u00fan congelado sin necesidad de cortar el producto.<\/p>\n

2. Periodo de la investigaci\u00f3n conjunta:<\/strong><\/em>
\nDel 1 de abril de 2022 al 31 de marzo 2023 (est\u00e1 previsto que contin\u00fae despu\u00e9s del ejercicio 2023)<\/p>\n

3. Esquema de la investigaci\u00f3n:<\/strong><\/em>
\nCon el fin de encontrar la frecuencia de ultrasonidos \u00f3ptima para examinar el at\u00fan congelado, la Universidad de Tokai y Fujitsu realizaron ensayos con varias frecuencias de onda. Las pruebas mostraron que las ondas ultras\u00f3nicas con una frecuencia relativamente baja, de unos 500 kHz, ofrec\u00edan resultados \u00f3ptimos.
\nPara determinar posibles indicadores de frescura insuficiente (4), ambas partes compararon las formas de onda de ultrasonidos de los atunes para ver la calidad y frescura. Como resultado, la Universidad de Tokai y Fujitsu descubrieron que la intensidad de la reflexi\u00f3n en la zona de la espina central de los espec\u00edmenes de at\u00fan con una frescura insuficiente era especialmente intensa. Bas\u00e1ndose en estos hallazgos, las dos partes crearon un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico basado en las ondas reflejadas de la espina media de los espec\u00edmenes de at\u00fan (5) que es capaz de inspeccionar correctamente la frescura del at\u00fan congelado con una precisi\u00f3n del 70% al 80% (6).
\nAdem\u00e1s de las formas de onda que el ojo humano puede diferenciar f\u00e1cilmente (imagen 2), la tecnolog\u00eda de IA reci\u00e9n desarrollada tambi\u00e9n es capaz de identificar distinciones en formas de onda que son dif\u00edciles de percibir visualmente (imagen 3).<\/p>\n

4. Posibles escenarios de uso de la nueva tecnolog\u00eda:<\/strong><\/em>
\n– Los mayoristas de productos marinos pueden inspeccionar f\u00e1cilmente la frescura de un pescado entero con un dispositivo port\u00e1til cuando compran at\u00fan a los pescadores.
\n– Aplicada a las inspecciones en instalaciones como puertos pesqueros mediante cintas transportadoras, la tecnolog\u00eda podr\u00eda utilizarse para inspecciones automatizadas por lotes de la frescura del at\u00fan congelado.<\/p>\n

5. Planes de futuro:<\/strong><\/em>
\nEn el futuro, la Universidad de Tokai y Fujitsu realizar\u00e1n ensayos con m\u00e1s muestras de at\u00fan para aumentar la precisi\u00f3n de la tecnolog\u00eda reci\u00e9n desarrollada y mejorarla para que pueda detectar otros defectos de calidad del at\u00fan congelado, como co\u00e1gulos de sangre y tumores.
\nLos dos socios planean adem\u00e1s realizar pruebas de campo en plantas de procesado de productos marinos y llevar a cabo investigaciones para aplicar la tecnolog\u00eda a una amplia gama de \u00e1mbitos, como la industria ganadera, que manipula productos congelados, el campo biol\u00f3gico y el m\u00e9dico.<\/p>\n

Notas<\/strong><\/span>
\n– [1] Tecnolog\u00eda de IA para ultrasonidos: Grupo de tecnolog\u00edas de IA especializadas en el tratamiento de datos adquiridos por ultrasonograf\u00eda. Las ondas ultras\u00f3nicas reflejadas por los huesos aparecen como sombras en los datos. Al reducir o utilizar esas caracter\u00edsticas de los datos de ultrasonidos, Fujitsu est\u00e1 desarrollando una tecnolog\u00eda de IA robusta frente a problemas como el ruido propio de los ultrasonidos.<\/span>
\n– [2] 15 pa\u00edses pescan y producen m\u00e1s de 50.000 toneladas de at\u00fan en 2020: Extra\u00eddo de \u00abWorld Tuna Catch and Production Ranking and Transition by Country\u00bb (en japon\u00e9s)<\/span>
\n– [3] Aprendizaje autom\u00e1tico: Una rama de la IA. T\u00e9cnica en la que un algoritmo aprende autom\u00e1ticamente las caracter\u00edsticas necesarias para la clasificaci\u00f3n de objetos a partir de datos de entrenamiento. Tecnolog\u00eda que demuestra un alto rendimiento incluso para patrones complejos y finos que son dif\u00edciles de crear para los desarrolladores.<\/span>
\n– [4] Frescura insuficiente: Condici\u00f3n en la que progresa la rigidez postmortem. En el caso del at\u00fan congelado, la rigidez postmortem se desarrolla entre el momento en que se captura y el momento en que se congela, y los atunes en estado de rigidez postmortem tienen un valor de producto inferior a los congelados inmediatamente despu\u00e9s de ser capturados.<\/span>
\n– [5] La Universidad de Tokai y Fujitsu recortaron las ondas reflejadas de la parte media del hueso y realizaron un aprendizaje autom\u00e1tico a partir de 222 formas de onda de ultrasonidos obtenidas de 10 rodajas de at\u00fan de calidad buena e insuficiente. Adem\u00e1s de esas muestras, la Universidad de Tokai y Fujitsu calcularon una puntuaci\u00f3n de frescura a partir de 126 formas de onda de ultrasonidos obtenidas de un total de 6 rodajas de at\u00fan de calidad buena e insuficiente y verificaron si las formas de onda de las rodajas de buena calidad pod\u00edan distinguirse de las de calidad insuficiente. Como resultado, la Universidad de Tokai y Fujitsu descubrieron una diferencia significativa en la puntuaci\u00f3n de frescura de los espec\u00edmenes de calidad buena e insuficiente.<\/span>
\n– [6] La Universidad de Tokai y Fujitsu evaluaron la precisi\u00f3n del modelo de aprendizaje autom\u00e1tico mediante una curva AUC-ROC (\u00c1rea Bajo la Curva de la Caracter\u00edstica Operativa del Receptor). Una curva ROC muestra la tasa de verdaderos positivos en el eje vertical y la tasa de falsos positivos en el eje horizontal, mientras que el \u00e1rea bajo la curva se obtiene entre 0,0 y 1,0, y 1,0 es un valor de puntuaci\u00f3n perfecto. En general, se puede alcanzar un cierto nivel de rendimiento cuando el valor es superior a 0,7. Como resultado de la evaluaci\u00f3n de la nueva tecnolog\u00eda mediante AUC-ROC, la Universidad de Tokai y Fujitsu obtuvieron un valor de 0,791, lo que significa una precisi\u00f3n de entre el 70% y el 80%.<\/span><\/p>\n

Arriba, imagen cortes\u00eda de Fujitsu<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La tecnolog\u00eda alcanza una precisi\u00f3n de entre el 70% y el 80% y ofrece la posibilidad de mejorar la confianza en toda la cadena de distribuci\u00f3n, al tiempo que mejora la seguridad y la calidad para los consumidores. Se prev\u00e9 que la tecnolog\u00eda pueda ser llevada en breve a la industria c\u00e1rnica y al campo … <\/p>\n

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