قدم باحثو البنك المركزي الإيطالي أداة ذكاء اصطناعي جديدة يمكنها تعزيز مراقبة الجودة في إنتاج الأوراق النقدية. في دراسة نُشرت في 4 يونيو، تم التركيز على طريقة تُعرف باسم "شبكات Siamese" لتمييز الأوراق النقدية المعيبة.
يعتمد هذا النهج على شبكتين فرعيتين متطابقتين تقومان بتقييم صورتين معًا بدلاً من التعلم من عينات فردية. تشترك الشبكتان في نفس الأوزان والمعايير، ويتعلم النظام مقارنة ما إذا كانت الصور تنتمي إلى نفس الفئة أم لا.
تركز الدراسة على الكشف السريع والمتسق للعيوب التي قد تظهر في الأوراق النقدية أثناء خط الإنتاج، مما يوفر إطارًا تقنيًا يمكنه دعم الرقابة البشرية في عملية مراقبة الجودة.
تتطلب مراقبة الجودة في إنتاج الأوراق النقدية التمييز ليس فقط بين العيوب المرئية، بل وأيضًا بين الطباعة غير القياسية والعيوب السطحية. الطريقة التي استخدمها الباحثون تبرز كنموذج لأتمتة هذا التمييز.
تُعتبر أنظمة الذكاء الاصطناعي من هذا النوع أدوات فعالة لتقليل عبء الرقابة، خاصة في عمليات الإنتاج ذات الحجم الكبير. ومع ذلك، تشير الدراسة إلى أن هذا الإطار يُنظر إليه كنهج لمراقبة الجودة.