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 допоможе щорічно запобігати 4 млн смертей, пише видання MedicalXpress.
Як ШІ виявляє забруднення харчових продуктів
Йдеться про вдосконалену технологію гіперспектральної візуалізації (HSI), інтегровану з машинним навчанням (MН), 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, зокрема 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 потребують багато часу, є дорогими і руйнівними, що робить їх непридатними для великомасштабної переробки харчових продуктів у режимі реального часу.
Натомість гіперспектральна візуалізація, за словами вченого, дає змогу 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.
Автор: Сергій Ваха
