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Existen tres tipos diferentes de aprendizaje automático, cada uno con sus propios enfoques y características:

El aprendizajesupervisado es un método bastante sencillo de aprendizaje automático en el que el algoritmo ya está entrenado con datos conocidos y los resultados correspondientes.

En cambio, el aprendizajeno supervisado no requiere valores objetivo ni estructuras de datos predefinidos. Esta forma de aprendizaje automático es bastante más compleja y requiere análisis más sofisticados.

El tercer tipo es Aprendizaje por refuerzo (también: Reinforcing Learning) . Aquí, el algoritmo se enfrenta de forma independiente a recompensas o castigos por sus acciones, lo que le motiva a desarrollar estrategias óptimas para alcanzar los objetivos definidos.

El aprendizaje automático ofrece un amplio abanico de posibilidades para responder a los complejos requisitos y retos de numerosas áreas de aplicación de la industria alimentaria: En ingeniería alimentaria, seguridad alimentaria, control y gestión de la calidad o incluso en tecnología alimentaria.

Las tres categorías principales del aprendizaje automático son:

1 – Aprendizaje supervisado

Bei überwachten Lernverfahren werden Modelle mit historischen Daten trainiert, die sowohl die Eingabemerkmale (z. B. Zutaten, Produktionsprozesse) als auch die Zielvariablen (z. B. Produktqualität, Haltbarkeit) enthalten. Dies ermöglicht es, Vorhersagen oder Klassifizierungen auf neue, unbekannte Daten anzuwenden.

Bei dieser Methode werden dem Algorithmus also Beispieldaten präsentiert, bei denen die gewünschten Ergebnisse bereits bekannt sind. Der Algorithmus wird mit diesem Trainingsdatensatz gefüttert und lernt, die Muster und Zusammenhänge zwischen den Eingabedaten und den dazugehörigen Ergebnissen zu erkennen. Dabei sucht er nach Mustern und Zusammenhängen, die es ihm ermöglichen, diese Beispiele zu generalisieren und auf neue, bisher unbekannte Daten anzuwenden. Auf diese Weise kann der Algorithmus zukünftige Daten richtig klassifizieren oder Vorhersagen treffen.

Ein klassisches Beispiel für Überwachtes Lernen ist die Klassifizierung von E-Mails als “Spam” oder “Kein Spam” basierend auf historischen E-Mail-Daten mit bekannten Labels.

Ein Beispiel für KI-Anwendung in der Lebensmittelproduktion ist die Verwendung von Überwachtem Lernen, um Qualitätsmängel in Lebensmitteln zu erkennen, indem historische Produktionsdaten verwendet werden, um fehlerhafte Chargen von Produkten zu identifizieren. Möglich ist auch die Vorhersage der Produktqualität anhand von Eingabedaten wie Zusammensetzung, pH-Wert und Temperatur oder die Vorhersage der Haltbarkeit von Lebensmitteln basierend auf Lagerbedingungen und Inhaltsstoffen.

2 – Aprendizaje no supervisado

Unüberwachtes Lernen wird verwendet, um Muster oder Gruppen in Daten zu identifizieren, ohne dass vorab Zielvariablen definiert werden. Es hilft, verborgene Strukturen in den Daten zu entdecken.

A diferencia del aprendizaje supervisado, no hay resultados conocidos ni etiquetas en los datos de entrenamiento. El algoritmo debe buscar de forma independiente estructuras y patrones en los datos sin saber qué grupos o categorías existen. Intenta agrupar o estructurar los datos para identificar similitudes y conexiones. El aprendizaje no supervisado se utiliza a menudo para segmentar datos, agruparlos o detectar anomalías en ellos. Un ejemplo típico es la segmentación de datos de clientes en grupos sin que éstos se conozcan de antemano.

In der Lebensmittelproduktion wird Unüberwachtes Lernen eingesetzt, um verschiedene Arten von Obst und Gemüse automatisch in Gruppen zu unterteilen, basierend auf gemeinsamen Merkmalen wie Form, Farbe und Größe, um die Sortierung und Verpackung zu optimieren. In der Produktentwicklung ermöglicht Unüberwachtes Lernen die Analyse von Geschmackskombinationen und Zutaten, um neue Produkte zu entwickeln, die den Vorlieben bestimmter Segmente entsprechen. Auch eine Lageroptimierung ist dank Unüberwachtem Lernen möglich, dies funktioniert durch Clusterbildung von Produkten, basierend auf Verkaufsdaten, um die Lagerverwaltung zu verbessern.

3 – Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning)

Bestärkendes Lernen ist eine Methode, bei der ein System lernt, indem es Entscheidungen trifft und dann Rückmeldungen erhält. Diese Rückmeldungen können hilfreich (Belohnungen) oder weniger hilfreich (Bestrafungen) sein. Das Ziel ist es, durch Erfahrung und Feedback immer bessere Entscheidungen zu treffen, um positive Ergebnisse zu maximieren.

Dieser Ansatz ähnelt also einem Belohnungssystem. Der Algorithmus interagiert mit einer Umgebung und trifft Entscheidungen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Nach jeder Aktion erhält er Feedback, abhängig davon, wie gut seine Entscheidung war. Das Ziel des Algorithmus ist es, durch Ausprobieren und Lernen, die besten Handlungen zu identifizieren, die zu positiven Ergebnissen führen.

Das Reinforcement Learning wird oft in der Robotik, in der Steuerung von autonomen Fahrzeugen oder in Spielen eingesetzt. Ein berühmtes Beispiel für Reinforcement Learning ist der Algorithmus, der das Spiel Go meisterte und den Weltmeister schlug.

In der Lebensmittelbranche kann Reinforcement Learning genutzt werden, um die Lieferung von frischen Lebensmitteln zu optimieren, indem autonome Lieferfahrzeuge lernen, die effizientesten Routen und Zeitpläne basierend auf Verkehrsbedingungen und Kundenanforderungen auszuwählen. In einer Produktionsanlage kann ein System lernen, welche Einstellungen (wie Temperatur oder Mischgeschwindigkeit) zu den besten Produkten führen. Wenn die Qualität gut ist, merkt das System, dass diese Einstellungen hilfreich waren, und wird sie wieder verwenden. Wenn die Qualität schlecht ist, wird es diese Einstellungen anpassen.

Auch in der Automatisierung von Verpackungsprozessen kann Reinforcement Learning zu deutlichen Prozessverbesserungen führen: In einer Verpackungsfabrik könnte ein System lernen, wie es Produkte am schnellsten und effizientesten verpackt. Basierend auf den Rückmeldungen von jeder Verpackungsaufgabe kann das System entscheiden, wie es die Verpackungsmaschinen am besten bedienen sollte.

Ein KI-System kann darüber hinaus analysieren, wann und in welcher Menge Zutaten nachbestellt werden müssen, um sicherzustellen, dass immer genug Vorrat vorhanden ist, ohne dabei Lebensmittel zu verderben. Es lernt aus den bisherigen Bestellungen und passt zukünftige Bestellungen entsprechend an.

Estas tres categorías principales de aprendizaje automático ofrecen un amplio abanico de posibilidades para resolver problemas en distintos ámbitos de aplicación. La elección del enfoque adecuado depende del tipo de datos, la disponibilidad de etiquetas y los resultados deseados.