ondas reflejadas de la espina media de los especímenes de atún5 que es capaz de inspeccionar correctamente la frescura del atún congelado con una precisión del 70% al 80%6. Además de las formas de onda que el ojo humano puede diferenciar fácilmente (imagen 2), la tecnología de IA recién desarrollada también es capaz de identificar distinciones en formas de onda que son difíciles de percibir visualmente (imagen 3). POSIBLES ESCENARIOS DE USO DE LA NUEVA TECNOLOGÍA • Los mayoristas de productos marinos pueden inspeccionar fácilmente la frescura de un pescado entero con un dispositivo portátil cuando compran atún a los pescadores. • Aplicada a las inspecciones en instalaciones como puertos pesqueros mediante cintas transportadoras, la tecnología podría utilizarse para inspecciones automatizadas por lotes de la frescura del atún congelado. PLANES DE FUTURO En el futuro, la Universidad de Tokai y Fujitsu realizarán ensayos con más muestras de atún para aumentar la precisión de la tecnología recién desarrollada y mejorarla para que pueda detectar otros defectos de calidad del atún congelado, como coágulos de sangre y tumores. Los dos socios planean además realizar pruebas de campo en plantas de procesado de productos marinos y llevar a cabo investigaciones para aplicar la tecnología a una amplia gama de ámbitos, como la industria ganadera, que manipula productos congelados, el campo biológico y el médico.n Imagen 5: Imagen de uso. REFERENCIAS 1. Tecnología de IA para ultrasonidos: Grupo de tecnologías de IA especializadas en el tratamiento de datos adquiridos por ultrasonografía. Las ondas ultrasónicas reflejadas por los huesos aparecen como sombras en los datos. Al reducir o utilizar esas características de los datos de ultrasonidos, Fujitsu está desarrollando una tecnología de IA robusta frente a problemas como el ruido propio de los ultrasonidos. 2. 15 países pescan y producen más de 50.000 toneladas de atún en 2020: Extraído de “World Tuna Catch and Production Ranking and Transition by Country” (en japonés) 3. Aprendizaje automático: Una rama de la IA. Técnica en la que un algoritmo aprende automáticamente las características necesarias para la clasificación de objetos a partir de datos de entrenamiento. Tecnología que demuestra un alto rendimiento incluso para patrones complejos y finos que son difíciles de crear para los desarrolladores. 4. Frescura insuficiente: Condición en la que progresa la rigidez postmortem. En el caso del atún 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 después de ser capturados. 5. La Universidad de Tokai y Fujitsu recortaron las ondas reflejadas de la parte media del hueso y realizaron un aprendizaje automático a partir de 222 formas de onda de ultrasonidos obtenidas de 10 rodajas de atún de calidad buena e insuficiente. Además de esas muestras, la Universidad de Tokai y Fujitsu calcularon una puntuación de frescura a partir de 126 formas de onda de ultrasonidos obtenidas de un total de 6 rodajas de atún de calidad buena e insuficiente y verificaron si las formas de onda de las rodajas de buena calidad podían distinguirse de las de calidad insuficiente. Como resultado, la Universidad de Tokai y Fujitsu descubrieron una diferencia significativa en la puntuación de frescura de los especímenes de calidad buena e insuficiente. 6. La Universidad de Tokai y Fujitsu evaluaron la precisión del modelo de aprendizaje automático mediante una curva AUC-ROC (Área Bajo la Curva de la Característica 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 área bajo la curva se obtiene entre 0,0 y 1,0, y 1,0 es un valor de puntuación perfecto. En general, se puede alcanzar un cierto nivel de rendimiento cuando el valor es superior a 0,7. Como resultado de la evaluación de la nueva tecnología mediante AUC-ROC, la Universidad de Tokai y Fujitsu obtuvieron un valor de 0,791, lo que significa una precisión de entre el 70% y el 80%. 58 TRAZABILIDAD
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