Esta nueva aplicación utiliza IA para calificar la frescura del atún

Esta nueva aplicación utiliza IA para calificar la frescura del atún

  • Tuna Scope, una nueva aplicación en Japón, utiliza inteligencia artificial para calificar la calidad de los cortes de atún, principalmente para sushi.
  • La aplicación apunta con láser a la cola del atún, específicamente, como un indicador de frescura.
  • Los pescaderos dicen que esto está bien para las cadenas de restaurantes, pero los restaurantes de alta gama siempre querrán el toque humano.

    El sushi es tan bueno como el pescado envuelto dentro de su barril de arroz y algas. Si el atún, el rabo amarillo o el salmón no son frescos, no solo se ve asqueroso, sino que hace que todo el rollo sea decepcionante en sabor y textura.

    Para evitar que las cosas se pongan sospechosas, una compañía japonesa ha desarrollado una nueva aplicación móvil que utiliza inteligencia artificial para evaluar la frescura de los cortes de atún a la vista. Conocido acertadamente como Tuna Scope, el sistema utiliza miles de imágenes transversales de colas de atún como datos de entrenamiento para aprender cómo se ve el atún de buena calidad.

    Según el sitio web de Tuna Scope, los pescaderos entrenados usan la cola de atún como un “mapa de ruta” que detalla el sabor, la textura, la frescura y la excelencia general del pescado. Tradicionalmente, los principales comerciantes de atún observan cosas como el color y el brillo, la firmeza y las capas de grasa para establecer los precios del pescado. Cuanto más sedosa se vea la carne, mejor sabrá probablemente.

    “El objetivo detrás del desarrollo de este sistema era transmitir habilidades en el campo de la evaluación del atún, un área con una grave escasez de sucesores”, dijo Dentsu, la compañía de marketing digital con sede en Tokio que lideró el desarrollo de la aplicación. presione soltar.

    Debido a que este conocimiento tácito se está desvaneciendo, el equipo de Dentsu visitó puertos pesqueros, incluido uno en Tsukiji, Tokio, para entrevistar a expertos en calidad del atún y representantes de la industria del atún para averiguar qué buscar en un corte de atún. A partir de ahí, la compañía y sus socios, incluida Sojitz Corporation, una importante empresa comercial que procesa grandes cantidades de atún cada día, crearon un sistema basado en inteligencia artificial para desempeñar el papel de pescadero.

    un experto en calidad del atún evalúa la calidad del atún

    Un experto en calidad de atún evalúa la calidad del pescado.

    Dentsu

    secciones transversales de colas de atún que se utilizaron como datos de entrenamiento ai

    Secciones transversales de colas de atún que se utilizaron como datos de entrenamiento de IA.

    Dentsu

    Para crear datos de capacitación para el algoritmo de aprendizaje profundo, las compañías comenzaron a fotografiar secciones transversales de muestras de cola de atún en una de las pesquerías clientes de Sojitz, terminando con más de 4,000 imágenes en total. A partir de ahí, crearon un sistema de evaluación de calidad de cuatro pasos para la aplicación.

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    En marzo de 2019, la compañía comenzó una relación con una pesquería en Yaizu, una ciudad ubicada en la prefectura central de Shizuoka, para probar el sistema Tuna Scope. La aplicación Tuna Scope tuvo una tasa de éxito del 85 por ciento en la identificación de colas de atún que cumplieron con la evaluación de calidad de cuatro etapas que generalmente realizan los mayoristas de atún con décadas de experiencia. En otras palabras, esta aplicación fue bastante buena para encontrar la crema de la cosecha.

    Dentsu dice que los sistemas de IA no están destinados a reemplazar a los trabajadores humanos, sino que el algoritmo de análisis de imágenes podría ayudar a capacitar a la próxima generación de evaluadores artesanales de atún. Pero el objetivo general, dice Dentsu, es integrar realmente la IA en el proceso de inspección en las fábricas de pescado de todo el mundo.

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