Para abordar el desafío de depender de métodos bioquímicos complejos para identificar especies de arroz, se desarrolló un modelo de predicción que combina cromatografía de gases-espectroscopia de movilidad iónica (GC-IMS) con una red neuronal convolucional (CNN). El modelo utiliza los datos de huellas dactilares GC-IMS de cada muestra de variedad de arroz, y se emplea una estructura de CNN mejorada para aumentar la precisión de reconocimiento.