Inteligência artificial identifica alimentos potencialmente perigosos na Amazon

Por Nathan Vieira | 06 de Agosto de 2019 às 16h15
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A Inteligência Artificial tem sido utilizada para muitas coisas nos tempos atuais, que antes eram simplesmente impensáveis. E, a cada dia, há um novo avanço nessa tecnologia.

O verdadeiro poder da inteligência artificial é sua capacidade de detectar padrões em grandes quantidades de dados e fazer previsões surpreendentemente precisas. Um estudo realizado pela Escola de Saúde Pública da Universidade de Boston e publicado na última segunda-feira (5) no Jornal da Associação Americana de Informática Médica (JAMIA) traz uma tecnologia de inteligência artificial cuja proposta é analisar os feedbacks do site da Amazon para identificar itens alimentares potencialmente perigosos.

Como funciona o estudo

Avaliação negativa a respeito de algum alimento do site da Amazon (Foto: Reprodução/Amazon)

Durante o estudo publicado, os pesquisadores detalharam as etapas que eles seguiram para treinar sua rede neural, cuja tarefa era coletar cerca de 1.297.156 avaliações de produtos alimentícios vendidos na Amazon.com. A partir daí, ele verificou que 5.149 deles eram produtos oficialmente recolhidos pela Food and Drug Administration (FDA, o equivalente a Anvisa nos EUA), entre os anos de 2012 e 2014. "O acesso a alimentos seguros e nutritivos é essencial para uma boa saúde. No entanto, os alimentos podem se tornar inseguros devido à contaminação com patógenos, produtos químicos ou toxinas, ou rotular erroneamente os alérgenos. As doenças resultantes do consumo de alimentos inseguros são um problema de saúde global. Aqui, desenvolvemos uma abordagem de aprendizado de máquina para detectar relatórios de produtos alimentícios inseguros em avaliações de produtos de consumo da Amazon.com", diz o estudo.

O próximo passo do estudo foi ensinar à tecnologia de inteligência artificial uma espécie de aprendizado profundo, conhecido como Representação de Codificador Bidirecional de Transformações (BERT) para localizar uma terminologia nessas avaliações que pudesse indicar que um produto era, de fato, inseguro. "Aplicamos métodos de aprendizado de máquina e métodos sobre amostragem e subamostragem aos dados vinculados para automatizar a detecção de relatórios de produtos alimentícios inseguros", o estudo acrescenta.

Isso exigia que pessoas reais classificassem 6 mil das resenhas coletadas que continham as mesmas palavras e terminologias que o FDA usava para justificar os recolhimentos (como “doente”, “podre” e até mesmo “validade”) em quatro categorias diferentes: na primeira categoria, entram as avaliações em que a pessoa ficou doente, teve uma reação alérgica ou encontrou um erro na rotulagem do produto; a segunda categoria inclui o produto que tinha má aparência ou tinha um gosto ruim, estava vencido ou precisava de inspeção adicional; a terceira avaliava se o revisor não fez nenhuma alegação de que o produto não era seguro; e a quarta, por sua vez, consistia basicamente em "nenhuma das três categorizações anteriores".

Usando as resenhas classificadas, bem como informações adicionais, como o título da resenha e o número de estrelas que o revisor em questão deu ao produto, a inteligência artificial foi capaz de identificar corretamente quais alimentos haviam sido oficialmente recolhidos pela FDA, com direito a uma precisão de 74%, além de conseguir identificar também sinais de alerta em mais de 20.000 outros produtos alimentícios.

O estudo aponta que ainda há algumas preocupações a serem levantadas ao depender de revisões de um site público, como a Amazon, para identificar produtos potencialmente perigosos e exigindo uma providência. Identificar críticas reais em meio a críticas falsas postadas por um consumidor irritado tentando ser vingativo, ou até mesmo um vendedor de outra empresa tentando prejudicar a concorrência, ainda é uma tarefa muito subjetiva e desafiadora para a inteligência artificial.

No entanto, isso representa um avanço, um passo na direção certa. Dada a amplitude do catálogo da Amazon e sua base de usuários, uma inteligência artificial como esta poderia identificar problemas com praticamente qualquer tipo de produto e acelerar o processo do que precisa ser mais investigado e, eventualmente recolhido. Poderia até pressionar diretamente os fabricantes a investigarem voluntariamente as alegações generalizadas e reavaliarem seus próprios produtos antes que uma agência do governo tenha de usar recursos valiosos para intervir e exigir que eles também sejam utilizados.

Logo da Amazon, empresa na qual a inteligência artificial está atuando para a verificação de avaliações

"Os desafios para melhorar a segurança alimentar incluem a urbanização, que levou a uma cadeia alimentar mais longa, a subnotificação de doenças e a dificuldade de ligar alimentos contaminados a doenças. Nossa abordagem pode melhorar a segurança alimentar, permitindo a identificação precoce de alimentos inseguros, o que pode levar a um recall oportuno, limitando, assim, a saúde e o impacto econômico sobre o público", conclui o estudo.

Fonte: JAMIA Open via Gizmodo

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