A FAO acaba de publicar o documento: Artificial intelligence for food safety – A literature synthesis, real-world applications and regulatory frameworks. Trata-se de uma síntese da literatura, aplicações práticas e marcos regulatórios envolvendo Inteligência Artificial e Segurança dos Alimentos.
Confira o resumo oficial
Inteligência Artificial (IA) está sendo cada vez mais aplicada na gestão da segurança dos alimentos, oferecendo novas capacidades em análise de dados, modelagem preditiva e tomada de decisões baseada em risco. Uma revisão da literatura identifica três áreas principais de aplicação: consultoria científica, inspeção e controle de fronteiras e atividades operacionais das autoridades competentes em segurança dos alimentos.
Cinco exemplos de países com casos de uso reais ilustram diversas aplicações de ferramentas de IA, incluindo detecção de patógenos, priorização de amostragem de importações e modelos de linguagem para processamento de dados regulatórios. Marcos regulatórios, bem como governança voluntária, que abordam a IA no setor público, estão surgindo em todo o mundo. Iniciativas nacionais e internacionais frequentemente destacam a importância da governança de dados, transparência, considerações éticas e supervisão humana. Desafios como dados tendenciosos, “explicabilidade” e lacunas na governança de dados surgem em diferentes contextos, juntamente com os riscos potenciais da implantação prematura de sistemas de IA.
O acesso a dados interoperáveis e de alta qualidade e a colaboração entre as partes interessadas podem apoiar a integração eficaz das tecnologias de IA. A prontidão para a IA muitas vezes depende da compreensão dos problemas específicos a serem abordados, das capacidades atuais e da qualidade dos dados disponíveis. A supervisão humana e a avaliação contínua contribuem para manter a confiança nos sistemas de IA. Esforços colaborativos envolvendo a academia, o setor privado e organizações internacionais ajudam a construir conhecimento e recursos compartilhados para o desenvolvimento da IA na segurança dos alimentos. De modo geral, a IA apresenta oportunidades para aprimorar a resiliência, a eficiência e a capacidade de resposta nos sistemas de segurança dos alimentos. A consideração cuidadosa da governança, da gestão de dados e da cooperação multissetorial pode moldar a contribuição da IA para alcançar resultados sustentáveis e equitativos nos sistemas agroalimentares.
Abaixo segue um trecho do índice:
2 – Resultados da síntese da literatura
2.1. Visão geral
2.2. Aplicações da inteligência artificial na gestão da segurança dos alimentos
2.2.1. Assessoria científica para a segurança dos alimentos
2.2.2. Inspeção e controle de fronteiras
2.2.3. Eficiência das atividades das autoridades competentes
2.3. Algoritmos
2.3.1. Algoritmo utilizado nos estudos revisados ?
2.3.2. Inteligência artificial
2.3.3. Tipos de dados
2.3.4. Tendências na pesquisa em inteligência artificial na área de dos alimentos
2.3.5. Resumo da revisão da literatura
3 – Estudos de caso de inteligência artificial para a gestão da dos alimentos
3.1. Visão geral
3.2. Casos de uso da inteligência artificial tradicional e generativa
3.3. Utilizando aprendizado de máquina para prever a adaptação de patógenos a fontes alimentares
3.4. Priorização de amostragem de importação com aprendizado de máquina
3.5. Experimentação de prova de conceito usando modelos de linguagem para segurança dos alimentos
3.6. Construindo sistemas de inteligência artificial centrados no ser humano para identificação de riscos emergentes à segurança dos alimentos
4 – Um panorama regulatório global das estruturas de inteligência artificial
4.1. Uso responsável da inteligência artificial no setor público
4.2. Exemplo de atividades preliminares realizadas pelas autoridades (em abril de 2024)
4.3. Esforços globais e boas práticas
4.4. Colaboração e parceria internacional e multissetorial
5 – Considerações para o uso da inteligência artificial na gestão da segurança alimentar
5.1. Identificar o problema primeiro
5.2. Valor das ferramentas de inteligência artificial
5.3. Valor dos resultados da inteligência artificial
5.4. Inteligência artificial explicável
5.5. Possíveis armadilhas, desafios e gestão de riscos
5.5.1. Desafios da governança da inteligência artificial
5.5.2. Dados tendenciosos e ilusões da inteligência artificial
5.5.3. Gestão de riscos de irregularidades
5.5.4. Uso prematuro de inteligência artificial
5.6. Governança de dados e lacunas de dados
5.7. Mecanismos públicos de compartilhamento de algoritmos
5.8. Alfabetização em inteligência artificial e desenvolvimento de capacidades
5.9. Apoio à tomada de decisões baseada em dados
5.9.1. Dados necessários para o desenvolvimento de inteligência artificial
5.9.2. Qualidade dos dados
5.9.3. Lacunas de dados e preparação para inteligência artificial
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3 min leituraA FAO acaba de publicar o documento: Artificial intelligence for food safety – A literature synthesis, real-world applications and regulatory frameworks. Trata-se de uma síntese da literatura, aplicações práticas e marcos regulatórios envolvendo […]







