Een eenvoudige foto gemaakt met een mobiele telefoon kan onregelmatigheden detecteren in de etikettering van rijst, volgens een onderzoek uitgevoerd door de Complutense Universiteit van Madrid (UCM) en het Scintillon Instituut van San Diego (VS).

Dit heeft ertoe geleid dat wetenschappers een algoritme hebben ontwikkeld op basis van deep learning - een gebied van kunstmatige intelligentie - dat kan bepalen of die rijst echt degene is die wordt beschreven met de afbeeldingen die met de smartphone zijn gemaakt.

"Wat wij bijdragen ten opzichte van andere detectiemethoden is de eenvoud en we laten de consument zien dat je geen grote sommen geld nodig hebt om te controleren of een bepaalde rijstsoort wel op het etiket staat. " zegt José Santiago Torrecilla, Hoogleraar en onderzoeker van de afdeling Chemical Engineering and Materials van het UCM.

Hoewel in Europa de meest voorkomende fraude het verkopen van rijst van lage kwaliteit is alsof het van hoge kwaliteit is, op andere plaatsen is plastic aan granen toegevoegd in hoeveelheden die voor de consument niet waarneembaar zijn totdat het gaar is.

Om de studie uit te voeren, de onderzoekers gebruikten vijf soorten rijst die werden gemalen "om het type rijst te onderscheiden, niet alleen wanneer het in korrelvorm is, maar ook wanneer het tot meel wordt vermalen, ' zegt Torrecilla.

Met al deze informatie, algoritmen op basis van convolutionele neurale netwerken zijn ontworpen en geoptimaliseerd om de informatie in de afbeeldingen te verwerken voor classificatie op basis van het type rijst, het verkrijgen van definitieve precisiemodellen tussen 93% en 99%.

"Opgemerkt moet worden dat rijst slechts één voorbeeld is van granen en, daarom, deze technologie kan worden geëxtrapoleerd naar andere soorten granen of voedsel, " concludeert de UCM-chemicus, de deur open laten staan ​​voor toekomstige toepassingen in de voedingsindustrie.