Une équipe de chercheurs a créé une langue artificielle connectée à une IA, capable de distinguer les aliments et de détecter les produits chimiques. Elle peut être utilisée pour détecter la contamination dans la nourriture ou pour évaluer son niveau de fraîcheur, et présente un potentiel révolutionnaire pour l’industrie agroalimentaire !
Depuis les années 1940, les entreprises de l’industrie agroalimentaire font appel à des testeurs professionnels pour assurer la qualité de leurs produits.
Les laboratoires effectuent des analyses sensorielles et utilisent des méthodes scientifiques pour évaluer la saveur, l’odeur, la texture et l’apparence des aliments.
Toutefois, avec l’essor de l’intelligence artificielle, le métier d’évaluateur sensoriel pourrait très prochainement disparaître !
Les chercheurs de l’université Penn State en Pennsylvanie ont développé une langue électronique capable d’identifier les différences entre des liquides similaires.
Elle peut notamment mesurer la quantité d’eau dans du lait, ou distinguer les types de soda et les variétés de café. Le système peut même reconnaître le Pepsi et le Coca-Cola !
Publiée le 9 octobre 2024 dans le journal Nature, l’étude montre que cette langue IA est capable de détecter, classifier, et évaluer la qualité et la fraîcheur de différentes substances. Ainsi, cette langue est même capable de détecter si le lait est contaminé !
Une reproduction artificielle du système gustatif biologique
Comme l’explique Saptarshi Das, professeur à Penn State, « nous essayons de créer une langue artificielle, mais la façon dont nous expérimentons les différents aliments implique davantage que la langue ».
En effet, la langue est constituée de récepteurs de goûts qui interagissent avec les variétés de nourriture et envoient leurs informations au cortex gustatif qui est un réseau de neurones biologique.
Situé dans le cerveau, le cortex gustatif perçoit et interprète les goûts au-delà des catégories basiques détectées par les récepteurs : sucré, salé, aigre et amer.
À mesure que le cerveau se familiarise avec ces goûts, il devient plus habile pour détecter la nuance subtile entre les différentes saveurs.
L’objectif des chercheurs était donc de répliquer la fonction du cortex gustatif en développant un algorithme de Machine Learning conçu pour l’imiter.
Leur langue IA est constituée de graphène et de capteurs chimiques. Ces derniers détectent et mesurent la composition chimique des liquides : glucides, protéines, lipides, acides et vitamines.
Ils convertissent ensuite cette information en signaux électriques, qu’il envoie au réseau de neurones artificiels à la manière dont la langue communique avec le cortex chez l’humain.
La langue IA reconnaît les jus de fruits avec 98% de précision
Ce réseau neuronal a été entraîné sur différents jeux de données et a reçu 20 tâches spécifiques à apprendre. L’objectif était de comprendre comment les liquides affectent les propriétés électriques des capteurs.
Suite à cet entraînement, la langue IA est parvenue à détecter plusieurs échantillons avec exactitude : lait dilué, Coca, Pepsi, Coca Zero, expresso, jus de fruits…
Il lui faut environ une minute pour déchiffrer le contenu avec une exactitude de plus de 80%. Concernant les jus de fruits, elle a même identifié le type de fruit avec 98% d’exactitude et déterminé son âge avec 99% de précision.
Par la suite, « après avoir atteint une précision raisonnable avec des paramètres sélectionnés par l’humain, nous avons décidé de laisser le réseau de neurones définir ses propres critères en lui fournissant des données de capteurs brutes », explique le co-auteur Andrew Pannone.
Avec cette approche, ils ont alors découvert que le réseau de neurones atteignait une précision d’inférence presque idéale de plus de 95% !
Une solution au problème de la contamination PFAS ?
L’utilisation de cette langue IA pour détecter les différences subtiles dans les liquides, surpassant la perception humaine, pourrait permettre d’identifier les contaminants dans la nourriture et de surveiller la fraîcheur des aliments.
À l’heure actuelle, même si des actions correctives existent en cas de contamination de la nourriture, il est plus difficile de surveiller la fraîcheur des aliments en raison de la composition chimique complexe et variable des aliments.
Or, les aliments avariés sont dangereux à consommer et ont une valeur nutritionnelle nettement réduite. C’est un vrai défi dans la chaîne de production et de distribution de nourriture.
Par exemple, les alkyles perfluorés et polyfluorés (PFAS) sont largement utilisés dans les processus industriels et présents dans les produits de consommation malgré leur dangerosité.
Ils risquent aussi de s’accumuler dans l’environnement, notamment dans l’eau potable. Ce groupe de plus de 4700 « produits chimiques éternels » fabriqués par l’homme est utilisé dans les textiles, les cosmétiques, les meubles, les peintures, les emballages alimentaires et bien d’autres produits de consommation.
L’exposition aux PFAS peut causer des problèmes de reproduction, de développement, des soucis au foie et aux reins ou encore des effets immunologiques. En permettant de les détecter dans l’eau, la langue IA pourrait être une solution au problème.
Des applications possibles dans le domaine médical
Les chercheurs sont convaincus que leur technologie basée sur le graphène et le Machine Learning peut faire office de plateforme abordable pour de nombreuses applications de détection chimique dans la chaîne logistique alimentaire et bien au-delà.
Pour l’heure, ses capacités sont uniquement limitées par ses données d’entraînement. Cette technologie pourrait notamment être étendue au domaine du diagnostic médical…
Alors, que pensez-vous de cette technologie ? Quelles pourraient être les applications potentielles ? Partagez votre avis en commentaire !
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