Міжнародна група дослідників під керівництвом вчених з Університету Південної Австралії продемонструвала, як штучний інтелект (ШІ) виявляє заражені продукти харчування на полях і фабриках до того, як вони потраплять до споживачів.
Потенційно це дозволить щорічно запобігати 4 млн смертей.
Як ШІ виявляє забруднення харчових продуктів Йдеться про вдосконалену технологію гіперспектральної візуалізації (HSI), інтегровану з машинним навчанням (MО), яка може виявляти мікотоксини – небезпечні сполуки, що виробляються грибками, які можуть забруднювати харчові продукти під час вирощування, збору врожаю та зберігання.
Мікотоксини викликають ряд серйозних проблем зі здоров’ям, таких як рак, зниження імунітету і гормональні порушення.
За даними Всесвітньої організації охорони здоров’я, забруднення харчових продуктів, в тому числі мікотоксинами, щорічно призводить до 600 млн захворювань і 4,2 млн смертей.
За оцінками Продовольчої і сільськогосподарської організації ООН, близько 25% світових сільськогосподарських культур заражені грибками, що продукують мікотоксини.
Провідний автор дослідження Ахасан Кабір стверджує,
що традиційні методи виявлення мікотоксинів вимагають багато часу, є дорогими і руйнівними, що робить їх непридатними для великомасштабної переробки харчових продуктів в режимі реального часу.
Навпаки, гіперспектральна візуалізація, за словами вченого, дозволяє отримувати зображення з детальною спектральною інформацією для швидкого виявлення забруднення зразків харчових продуктів, не руйнуючи їх.
Вчені проаналізували понад 80 недавніх досліджень пшениці, кукурудзи, ячменю, вівса, мигдалю, арахісу і фісташок. Результати показали, що системи HSI, інтегровані з МО, стабільно перевершують традиційні методи виявлення ключових мікотоксинів.
Однією з головних переваг такого підходу є можливість роботи в режимі реального часу.
Читайте також
Вчені виявили приховані ознаки розсіяного склерозу: які з них небезпечні
