¿Cómo se produjo la creación y el desarrollo de Scan Ai?
Emmanuel Jalenques: En 2019, los ingenieros de I+D de Interscience empezaron a trabajar en el uso de CNN aplicados al recuento de colonias. Nuestra producción desde 2006 de contadores automáticos de colonias con algoritmos convencionales proporcionó un buen conocimiento de los casos de uso de los clientes.
El posterior desarrollo de la ScanStation, una estación de incubación y recuento de colonias en tiempo real en 2017, permitió generar automática y aproximadamente un millón de imágenes de placas de Petri correctamente anotadas. Por lo tanto, disponíamos de una base de datos sólida y muy variada de análisis y sembrados.
¿Colaboró con otras unidades de investigación para este desarrollo con IA?
EJ: En 2021, Interscience se ha asociado con laboratorios universitarios de procesamiento de imágenes, así como con escuelas de ingeniería, para acelerar el desarrollo teórico de la IA aplicada a la microbiología.
Al mismo tiempo, se llevó a cabo una campaña de pruebas de usuario en varios clientes de Interscience, entre ellos Merieux Nutriscience en Merville, uno de los laboratorios de servicios más grandes del mundo, para probar y validar el rendimiento en casos de uso de la vida real.