Investigadores de la Universidad Estatal de Pensilvania han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que organiza décadas de investigación en ciencia de los alimentos, ayudando a los ingenieros a identificar las propiedades de los alimentos y a descubrir relaciones científicas que no se habían reportado anteriormente.
El sistema, denominado AgentXtract, utiliza múltiples agentes de IA para extraer, verificar y estandarizar datos experimentales de publicaciones científicas. Los investigadores recopilaron más de 4.000 registros de datos experimentales en aproximadamente 30 minutos, un proceso que anteriormente podría haber llevado a un estudiante de posgrado o a un investigador postdoctoral seis meses o más, dijo Xu Zhou, profesor adjunto de ciencia de los alimentos en Penn State y autor correspondiente del estudio, en un artículo de Penn State sobre la investigación.
Los hallazgos se publicaron en línea antes de su aparición prevista en la edición de marzo de 2027 de la Journal of Food Engineering.
Zhou afirmó que los sistemas de IA existentes pueden tener dificultades con preguntas especializadas de la ciencia de los alimentos porque podrían carecer de datos confiables o tener problemas para identificar información precisa en la literatura científica.
AgentXtract aborda ese reto al interpretar tablas, figuras y ecuaciones matemáticas, para luego validar y organizar los hallazgos numéricos en una base de datos buscable. Los investigadores evaluaron 10 grandes modelos de lenguaje de OpenAI, Google y Anthropic, comparando su precisión, velocidad y costo frente a datos verificados por humanos.
El equipo conectó la base de datos a un sistema de IA de preguntas y respuestas que recupera información verificada antes de generar respuestas. Por ejemplo, los usuarios pueden preguntar sobre las propiedades dieléctricas de las patatas a una frecuencia específica y recibir una respuesta respaldada por referencias, según Penn State.
Investigadores de Penn State, la Universidad Estatal de Washington y la Universidad de Washington participaron en el estudio. La financiación provino del apoyo inicial de Penn State para Zhou y del Programa de IA para la Ciencia de Anthropic.
