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CHERCHEUR, modèle d'apprentissage de la machine conçue par Google et l'Université de Harvard qui détecte les restaurants avec risques pour la santé

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L'une des raisons qui attirent le plus les réticences de la population lorsque vous mangez est le manque d'hygiène possible au restaurant visité. Bien que la peur est complètement infondée, car comme nous l'avons vu à maintes reprises en bactériologie tester les cuisines des restaurants, ils sont plus hygiéniques que les ménages, il est compréhensible que les clients se sentent bien, la fin du jour aucun moyen de contrôler que la préparation des aliments est effectué selon les normes de la réglementation en matière de sécurité alimentaire.

Ces préoccupations pourraient disparaître en un instant si la nouvelle technologie développée par les chercheurs de l'entreprise vue sur la montagne et École de santé publique T. H. Chan Université de Harvard est venu au public.

Dans l'étude récente publiée dans la revue NPJ médecine numérique et intitulé comme « épidémiologique d'apprentissage de la machine: détection en temps réel de l'échelle de la maladie d'origine alimentaire ', Adam Sadílek, Ashish Jha et a présenté la société outil de recherche (maladies d'origine alimentaire de détection en temps réel) capable d'utiliser la recherche et la localisation des informations pour avertir des restaurants potentiellement dangereux.

L'auteur correspondant, Ashish Jha, professeur K. T. Li santé mondiale à l'École de santé publique T. H. Chan et directeur de l'Institut pour la santé mondiale à Harvard ont mis en évidence quelques-unes des applications possibles de cette nouvelle avancée technologique. Ceux-ci comprennent, la économies de soins de santé Vous avez obtenu en évitant des milliers d'entrées dans les salles d'urgence des hôpitaux dans le monde (et en particulier aux États-Unis. UU., le développement de l'utilité sur le terrain), et le soutien et soutien apporté aux restaurants et inspecteurs de la santé pour détecter et résoudre plus rapide et plus efficace.

Comment fonctionne le système? très facile. Tout est basé sur la macrodatos ajoutée par les utilisateurs de terminaux mobiles qui permettent d'accéder à leur positionnement par GPS et l'historique des recherches. De cette manière la Logiciel les recherches ultérieures peuvent interpréter la visite d'une locale qui pourrait indiquer que le client a contracté une maladie d'origine alimentaire. Par exemple: « Comment soulager la douleur de l'estomac », « Les effets de la nourriture avariée », « Les médicaments contre la diarrhée ».

discernable entre les coïncidences et Anecdotique tendances significatives, les données se trouvent contraste avec ceux des autres convives. Lorsque vous entrez toutes les informations collectées un modèle commence à émerger, alors vous pouvez vous assurer qu'il ya un problème de santé dans l'objet local d'étude avec un très haut niveau de confiance. La détection est faite avec un précision 85%.

Pour mesurer cette valeur deux villes américaines ont été utilisées. UU., Las Vegas et Chicago. FINDER a généré une liste des restaurants qui pourraient causer la maladie et l'inconfort aux clients. Cette liste a été, deuxieme acte, à condition que les autorités de contrôle compétentes, lesquelles ils ont étudié 61 cas FINDER proposés par la ville du Nevada, et 71 en la megápolis de Illinois.

De ceux-ci, un 52.3% carences présentées en matière d'assainissement et d'hygiène. Une valeur qui double les inspections moyenne Motu proprio par les organismes d'inspection et totalisant plus de 10 000 recherche.

FINDER inspections a largement dépassé motivées par les plaintes des clients eux-mêmes dans tous les aspects: précision, échelle et temps d'attente. La raison pour laquelle il en est ainsi, selon les chercheurs qui ont signé l'article, Il est que « les gens ont tendance à blâmer le dernier restaurant que nous avons visité et donc il est probable que les formulaires de plainte sont livrés au restaurant qui ne », quelque chose qui est bien documenté dans la littérature scientifique existante.

Le système n'est pas sans limites, l'un des plus importants est que l'apprentissage de la machine ou apprentissage machine Il présente des informations précieuses seulement après avoir passé un intervalle de temps long, équivalente à la période d'incubation d'agents pathogènes ou l'apparition des premiers symptômes.

Dans tous les cas, il y a une l'amélioration des brevets sur les autres systèmes qui reposent sur l'extraction de données. Si FINDER par rapport au modèle utilisé à Chicago, qui tire directement les plaintes de Twitter, Le nouveau modèle d'ordinateur est un 68% plus efficace. Une partie des mensonges de blâme, cependant, le réseau social, qui lui a valu une mauvaise réputation pour les plaintes et les différends qui s'y déroulent.

Le potentiel de l'outil ne se limite pas au secteur de la restauration, FINDER peut être adapté à l'avenir à faire activités disparates qui ne manqueront pas d'avoir des effets très positifs sur la société. Je me réjouis.

CHERCHEUR, modèle d'apprentissage de la machine conçue par Google et l'Université de Harvard qui détecte les restaurants avec risques pour la santé
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Article rédigé par l'équipe éditoriale du DiegoCoquillat.com. Il a des professionnels aussi bien dans le domaine de l'hospitalité, la gastronomie et le tourisme, et de nouvelles technologies et de l'innovation.

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