INDUSTRIA 4.0 26 Machine Learning y visión arti cial en la seguridad alimentaria de la carne Máquinas que aprenden por sí solas. De esto va la rama de la inteligencia arti cial conocida como Machine Learning. En Ainia ya estamos aplicándola a sistemas de control de calidad y seguridad alimentaria, desde el control de placas Petri en laboratorios de análisis de alimentos hasta al análisis de datos para optimizar procesos productivos en la industria. En este artículo damos las claves. Guillem Sebastián, departamento de Instrumentación y Automática de Ainia La complejidad de los productos y los procesos de fabricación de la industria alimentaria, así como el volumen y disparidad de datos que se generan, obligan a avanzar de forma decidida en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning) para extraer información que ayude a la toma de decisiones. Este tipo de técnicas permite clasi car las ingentes cantidades de información de datos en tiempo real y, por lo tanto, utilizar al máximo el potencial de la Industria 4.0. Si entrenamos a las máquinas para que, al igual que los sistemas neuronales, resuelvan problemas com- plejos como la detección de defectos o la identi cación de patrones en tiempo real, las potencialidades del procesamiento digital de imágenes son inmensas. Estas técnicas requieren de una gran potencia de cálculo para pro- cesar la gran cantidad de datos mediante algoritmos que permiten la paralelización. El Machine Learning utiliza la alta capacidad de cál-