número limitado de expertos formados para llevar a cabo con precisión la inspección de calidad. Las ondas ultrasónicas se aplican en pruebas de calidad en diversos campos como método de ensayo no destructivo. Sin embargo, su uso en productos congelados como el atún resulta difícil debido a la elevada atenuación de las ondas acústicas. Para resolver estos problemas, la Universidad de Tokai, bajo la dirección del profesor Keiichi Goto, del Departamento de Pesca de la Escuela de Ciencia y Tecnología Marina, y Fujitsu llevaron a cabo una investigación conjunta para examinar el atún congelado con ondas ultrasónicas de baja frecuencia y atenuación para inspeccionar la frescura del pescado. Analizando las formas de onda mediante aprendizaje automático3, ambas partes desarrollaron con éxito el primer método del mundo para determinar la frescura del atún congelado sin necesidad de cortar el producto. PERIODO DE LA INVESTIGACIÓN CONJUNTA Del 1 de abril de 2022 al 31 de marzo 2023 (está previsto que continúe después del ejercicio 2023). ESQUEMA DE LA INVESTIGACIÓN Con el fin de encontrar la frecuencia de ultrasonidos óptima para examinar el atún congelado, la Universidad de Tokai y Fujitsu realizaron ensayos con varias frecuencias de onda. Las pruebas mostraron que las ondas ultrasónicas con una frecuencia relativamente baja, de unos 500 kHz, ofrecían resultados óptimos. Para determinar posibles indicadores de frescura insuficiente4, 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 reflexión en la zona de la espina central de los especímenes de atún con una frescura insuficiente era especialmente intensa. Basándose en estos hallazgos, las dos partes crearon un modelo de aprendizaje automático basado en las Imagen 2 (izquierda): Diferencias en las formas de onda de la calidad de frescura que son fáciles de detectar con el ojo humano. Imagen 3 (derecha): Diferencias en las formas de onda de la calidad de frescura que son difíciles de detectar a simple vista, pero que pueden ser identificadas por la IA. Imagen 4: Imagen de la pantalla del sistema. 57 TRAZABILIDAD
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