Aprendizaje Automático en la Evaluación de la Calidad de la Carne

Comparamos dos enfoques para automatizar la calificación de la calidad de las carcasas utilizando diferentes métodos de inteligencia artificial. El primero se basa en el análisis de imágenes, y el segundo utiliza espectrometría de masas por ionización evaporativa rápida de última generación. Ambos emplean aprendizaje automático (ML) para aumentar la velocidad y precisión de la evaluación de la calidad de las carcasas. El método de análisis de imágenes aumentó la velocidad y precisión para todas las medidas de calidad, excepto en el enmarmado, en comparación con los inspectores de carne humanos. El método de espectrometría de masas probó ocho algoritmos de ML y logró una impresionante precisión del 81.5% al 99% en la predicción de rasgos de calidad de las carcasas. Sin embargo, esta precisión dependía del rasgo examinado, por lo que los algoritmos de ML no eran la solución para todos los rasgos.