En un panorama tecnológico en constante evolución, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una poderosa herramienta con potencial para revolucionar todos los sectores. Un ámbito en el que su impacto puede ser transformador es el de garantizar la seguridad y la calidad de los procesos de producción de alimentos. Pero, ¿es la IA siempre la mejor solución potencial, o incluso siempre una solución posible? En esta entrada del blog profundizaremos en los puntos clave que debe tener en cuenta en su viaje hacia la digitalización de la FSQ.
Un viaje de prueba de concepto
En 2021, Novolyze emprendió una prueba de concepto (POC) para explorar la viabilidad de utilizar la IA para el modelado predictivo en el contexto de la seguridad alimentaria.
El objetivo de este POC era la utilización de proceso térmico continuo telemetría (recogida de mediciones y otros datos en puntos remotos, transmitidos automáticamente para su seguimiento). En concreto, el modelo se diseñó para procesar esta telemetría, detectar la apertura de escotillas de servicio que suelen utilizarse sin parar la producción y predecir el momento óptimo para su cierre a fin de garantizar la seguridad del lote en términos de conformidad de la reducción de troncos. El modelo se entrenó con un único conjunto de datos: 55 secuencias de datos telemétricos de varios productos, tratados a lo largo de 5 meses.
Los resultados de este POC fueron reveladores y confirmaron nuestras sospechas sobre el potencial y las limitaciones de la IA en este ámbito. El valor propuesto del modelo de IA residía en su capacidad para recomendar una marca de tiempo para el cierre de solapas, ofreciendo un elemento predictivo al proceso de producción. Sin embargo, la conformidad real de la reducción del tronco se calculó mediante algoritmos tradicionales no basados en IA. Una de las razones por las que esto fue necesario es porque la IA funciona como una especie de “caja negra”, que en este momento no puede ofrecer la justificación necesaria de sus conclusiones a las autoridades reguladoras. Estas autoridades no aceptan un sistema que no puede explicar cómo obtiene un resultado, a menos que no exista ninguna otra tecnología que pueda conducir a ese resultado. Esta distinción fue fundamental para determinar el alcance potencial del despliegue de esta solución de IA.
De este POC surgieron otras dos consideraciones. En primer lugar, la aplicabilidad del modelo se limitaba a determinados equipos de procesos térmicos continuos, lo que indicaba la necesidad de especialización en el proceso de formación de la IA. En segundo lugar, para que el modelo estuviera listo para la producción, era esencial realizar sesiones de entrenamiento periódicas con una cantidad creciente de datos para mejorar la precisión.
A pesar de los prometedores resultados, no se tomó ninguna decisión empresarial inmediata para seguir adelante con la implantación de la IA en este contexto. La necesidad de algoritmos no basados en IA para los cálculos críticos y la naturaleza específica de los equipos del modelo suscitaron dudas sobre su escalabilidad y aplicabilidad.
Ampliación de horizontes - Aplicaciones de vigilancia medioambiental
Aunque el POC de 2021 arrojó luz sobre las limitaciones de la IA en determinados aspectos de la seguridad alimentaria, también allanó el camino para explorar aplicaciones alternativas. Una de ellas es la vigilancia medioambiental, en la que los datos históricos pueden aprovecharse para obtener información valiosa.
En el ámbito de la EM, la IA puede emplearse para predecir futuros resultados positivos basándose en el análisis de datos anteriores. Pero antes de sumergirse en la IA, los procesos ajenos a ella, como el análisis de resultados positivos anteriores y la optimización de los planes de muestreo, son fundamentales para perfeccionar las estrategias de control. Una progresión lógica consiste en incorporar la IA para predecir posibles riesgos altos o bajos en un futuro próximo, lo que permite realizar ajustes más exhaustivos del plan de muestreo.
Estableciendo paralelismos con este modelo de proceso térmico continuo, la aplicación EM tiene en cuenta una miríada de puntos de datos, incluidos equipos, áreas, zonas higiénicas, operarios y variables temporales. Sin embargo, también es necesario distinguir los parámetros relevantes de los que podrían introducir sesgos incorrectos. La participación de expertos en la materia resulta crucial para construir modelos precisos, sobre todo teniendo en cuenta las condiciones únicas de cada fábrica.
El reto central de la EM reside en encontrar un equilibrio entre especificidad y escalabilidad. Aunque cada fábrica puede tener unas condiciones específicas, mantener un modelo distinto para cada una de ellas puede no resultar práctico. Esto hace necesaria la colaboración de expertos en la materia para construir unos cuantos modelos genéricos que puedan adaptarse a toda una serie de escenarios.
El viaje desde el POC de 2021 hasta la exploración de las aplicaciones de EM pone de relieve la intrincada danza entre el potencial de la IA y la necesidad de experiencia en el dominio. Aunque la IA presenta valiosas capacidades predictivas, es esencial reconocer sus limitaciones y aprovechar la digitalización previa a la IA para las áreas en las que destaca, garantizando un enfoque holístico y eficaz de la seguridad y la calidad alimentarias.
Novolyze Vigilancia medioambiental: soluciones innovadoras para salvar las distancias
Teniendo plenamente en cuenta estas consideraciones matizadas, Novolyze Environmental Monitoring (EM) se erige como una fuerza pionera, como parte de un conjunto integral de soluciones, combinando metodologías avanzadas y capacidades como el análisis de datos en tiempo real, la optimización del plan de muestreo y la cartografía de riesgos.
Novolyze reconoce la importancia de la digitalización previa a la IA para abordar aspectos críticos de la seguridad y la calidad de los alimentos, pero también adopta el poder de la IA, como para el modelado predictivo, ampliando los límites de lo que es alcanzable en el monitoreo ambiental para las empresas de alimentos y bebidas.
Novolyze comprende el delicado equilibrio necesario para integrar la IA en cualquier programa de monitorización medioambiental. Trabajamos estrechamente con todos nuestros clientes para garantizar que nuestra plataforma de software empresarial se despliegue de forma óptima para sus instalaciones, productos y equipos específicos y, lo que es más importante, para los objetivos de su programa. Esto garantiza la flexibilidad y adaptabilidad en diversos escenarios, logrando un equilibrio entre especificidad y practicidad para generar una seguridad y eficiencia óptimas.
Novolyze puede ayudarle a elevar su programa de seguridad alimentaria, reducir el riesgo de retirada de productos y garantizar el cumplimiento. Para obtener más información sobre Novolyze Environmental Monitoring: