Amii est heureuse de travailler avec SpectraCann, une entreprise de technologie de détection de drogues basée à Edmonton. L'objectif du projet est de faire progresser les technologies de détection innovantes de SpectraCann basées sur l'optique quantique, en tirant parti de l'expertise et du talent d'Amii en matière d'intelligence artificielle.
"L'exploration avancée de l'apprentissage automatique appliqué à l'identification du THC dans les spectres infrarouges représente un progrès significatif aux intersections de l'IA et de l'optique quantique, avec des implications positives pour de nombreux secteurs."
Stephanie Enders
Chief Delivery Officer, Amii
Le projet se concentrera sur les défis actuels de la détection des drogues qui impliquent des substances peu volatiles, de faibles concentrations ou la présence de produits chimiques confondants. Pour relever ces défis, l'équipe du projet vise à développer un modèle de classification de l'IA qui s'appuie sur des techniques d'apprentissage automatique et prend en compte les propriétés spectrales des données.
"Nous sommes ravis de collaborer avec SpectraCann pour poursuivre leurs travaux dans le domaine de la détection innovante des drogues", a déclaré Stephanie Enders, Chief Delivery Officer. "L'exploration avancée de l'apprentissage automatique appliqué à l'identification du THC dans les spectres infrarouges représente un progrès significatif aux intersections de l'IA et de l'optique quantique avec des implications positives pour de nombreux secteurs, y compris les soins de santé, l'application de la loi, la réglementation de l'industrie et la sécurité des consommateurs."
Leyla Kara, directrice générale de SpectraCann, a déclaré : "Notre équipe est impatiente de s'associer à Amii et de repousser les limites de ce qu'il est possible de réaliser dans le domaine de la détection des drogues grâce à notre plateforme technologique. En intégrant l'IA à notre alcootest THC et à d'autres produits de détection, nous visons à améliorer la précision et la rapidité de nos solutions, ce qui les rend plus efficaces pour répondre aux défis de l'industrie et des gouvernements dans les applications du monde réel."
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