Создатели надеются, что нейросеть поможет быстрее обнаруживать некачественные или просроченные продукты
Проанализировав данные, команда американских разработчиков обнаружила, что не все испорченные продукты питания были отозваны из продажи. Даже если возникала волна негативных комментариев, отзыв чаще всего был добровольным решением компании-продавца. Система быстрого обнаружения могла бы вовремя поднимать тревогу и ускорять процесс изъятия испорченных продуктов из продажи.
Исследователи взяли за основу отзывы покупателей о продуктах в интернет-магазине Amazon и связали их с оценкой пищевых продуктов, которую проводило американское Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) с 2012 по 2014 год. Затем они использовали метод сопоставления текста в реляционной базе данных PostGres и применили алгоритм машинного обучения, чтобы автоматически обнаруживать сообщения об опасных или некачественных продуктах питания.
Из более чем миллиона покупательских отзывов Amazon только пять тысяч содержали сообщение о плохом качестве, а поиск синонимов к терминам в более чем двадцати тысячах обзоров, связанных с отзывом продуктов в FDA, показал, что большинство из них были связаны с некачественными продуктами питания.
Ученые надеются, что разработанный алгоритм в будущем сможет заблаговременно обнаруживать плохие продукты питания и поможет их быстрее отзывать.
Источник: Detecting reports of unsafe foods in consumer product reviews
Как цифровизация меняет работу историка? Что происходит с историческими источниками, когда их начинают превращать в базы данных, карты и цифровые…
Профессор из университета Нью-Йорка утверждает, что OpenAI взялась за математическую задачу, узнав о его незаконченной работе
Искусственный интеллект меняет не только творческий процесс, но и понимание того, что значит сегодня быть автором. Мы все чаще тревожимся:…