来自FiS 9月4日消息，FDA利用人工智能学习机制，测试使用一种筛选工具，通过多年来被拒绝入境或需要额外检查的海产品的历史数据，来识别可能不安全的海产品。FDA表示，该测试显示，针对技术分析数据的能力——自动识别目前筛查无法发现的隐藏关联和模式——可以将筛查人员识别出存在健康和安全问题的产品的可能性“提高近三倍”。
 
       该测试的第二阶段(目前正在进行)要求将机器学习算法应用于进口海产品的实地测试，将利用相关模型帮助FDA人员决定检查哪批货物，以及这批货物中的哪些食品应该送到实验室进行检测，FDA在其评估中将该模型的成功率与现有系统进行比较。
 
       除了确保美国人有安全的海鲜选择外，该测试项目还让FDA有机会学习如何利用它已经获得的数据，这些数据来自于每年检查数以百万计的进口货物，并用于加强预测分析。FDA收集了向美国出口食品的生产商、加工商、出口商和销售商的数千万个数据点，并将其与内部数据库进行交叉核对。