La Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático pueden determinar el origen de los productos agroalimentarios y mejorar su calidad, pero también predecir su origen geográfico y evitar posibles etiquetas fraudulentas o insalubres. Esta es la base del estudio realizado por el profesor Davide Tosi, del Departamento de Ciencias Teóricas y Aplicadas de la Universidad de Insubria, en colaboración con la profesora Gilda Aiello, de la Universidad Telemática de San Raffaele, publicado en el Elsevier Journal of Agriculture and Food Research. .
Davide Tosi (Departamento de Ciencias Teóricas y Aplicadas)
El estudio demostró cómo, a partir de la observación de las características químicas, se pueden comparar algoritmos de aprendizaje automático para predecir la calidad y el origen geográfico del vino y del aceite de oliva tinto y blanco. Para cada conjunto de datos se analizaron aproximadamente 7.700 puntos de datos de 5 tipos de vinos y 9 tipos de aceite, sus 31 características físico-químicos y 12 parámetros de calidad. Los modelos lograron una buena precisión en la predicción de la calidad del vino, el viñedo al que pertenece y el origen del aceite. También se ha desarrollado una herramienta basada en inteligencia artificial que las partes interesadas pueden utilizar para predecir la calidad y el origen geográfico del vino y el aceite de oliva.
«En primer lugar, debemos subrayar que la inteligencia artificial no es sólo ChatGPT, hay toda una gama de modelos capaces de predecir información y datos numéricos – destaca Tosi – uno de los dominios de aplicación que queríamos probar con la Universidad Telemática de San Raffaele se trata de si a partir de los análisis químico-físicos y de algunas características del vino o del aceite, es posible comprender el origen de las materias de origen como viñedos, zonas de producción de aceitunas para comprender también su calidad, percibida por los usuarios finales. Se trata de modelos de inteligencia artificial que predicen las cualidades frente a los análisis químico-físicos del producto únicamente. Esto puede conducir a una mejora en la calidad final.” Y añade: «La inteligencia artificial ya está presente en este ámbito, pero también en muchos otros ámbitos de aplicación, y ahora está más integrada en la vida real de lo que se podría pensar. Eso sí, sin confundirlo con ChatGPT y sin demonizarlo. No sólo debemos resaltar los aspectos negativos, con el temor de que esto acabe con el empleo de todos, sino también las múltiples posibilidades que se ofrecen en los campos de la alimentación, la medicina, las ciudades inteligentes, etc.”.
La Inteligencia Artificial funciona bien y puede ser un recurso, pero si se guía por manos expertas se evita cometer errores. «Hemos publicado otro trabajo sobre inteligencia artificial generativa para entender qué tan buena es para resolver los problemas de programación y codificación que planteamos a nuestros estudiantes universitarios. Analizamos el resultado producido por estos motores utilizando métricas de software cualitativas y llegamos a la conclusión de que, si están bien guiados por personas expertas, son capaces de resolver incluso problemas de programación complejos de una manera positiva y cualitativa”. Tosi, que se ocupa precisamente de big data e inteligencia artificial, liderando un equipo de investigadores de TI, también creó el primer Asistente Digital de Fabio Pizzul (candidato del PD en las elecciones europeas), basado en Inteligencia Artificial, instruyendo a ChatGPT con todos los escritos, audio, vídeos, discursos, publicaciones y artículos libres de derechos de autor de y sobre Pizzul de los últimos 14 años. Gracias a este archivo fue posible interactuar con la Inteligencia Artificial, obteniendo respuestas “pizzulianas” sobre los distintos temas, para conocer al candidato y su pensamiento.
