Международная группа исследователей под руководством ученых из Университета Южной Австралии продемонстрировала, как искусственный интеллект (ИИ) обнаруживает зараженные продукты питания на полях и фабриках до того, как они попадут к потребителям.
Потенциально это позволит ежегодно предотвращать 4 млн смертей.
Как ИИ выявляет зараженные продукты питания
Речь идет об усовершенствованной технологии гиперспектральной визуализации (HSI), интегрированной с машинным обучением (MО), которая может выявлять микотоксины — опасные соединения, вырабатываемые грибками, которые могут загрязнять пищевые продукты во время выращивания, сбора урожая и хранения.
Микотоксины вызывают ряд серьезных проблем со здоровьем, таких как рак, снижение иммунитета и гормональные нарушения.
По данным Всемирной организации здравоохранения, загрязнение пищевых продуктов, в том числе микотоксинами, ежегодно приводит к 600 млн заболеваний и 4,2 млн смертей.
По оценкам Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН, около 25% мировых сельскохозяйственных культур заражены грибками, продуцирующими микотоксины.
Ведущий автор исследования Ахасан Кабир утверждает, что традиционные методы обнаружения микотоксинов требуют много времени, являются дорогостоящими и разрушительными, что делает их непригодными для крупномасштабной переработки пищевых продуктов в режиме реального времени.
Зато гиперспектральная визуализация, по словам ученого, позволяет получать изображения с подробной спектральной информацией для быстрого обнаружения загрязнения образцов пищевых продуктов, не разрушая их.
Ученые проанализировали более 80 недавних исследований пшеницы, кукурузы, ячменя, овса, миндаля, арахиса и фисташек. Результаты показали, что системы HSI, интегрированные с МО, стабильно превосходят традиционные методы обнаружения ключевых микотоксинов.
Одним из главных преимуществ такого подхода является возможность работы в режиме реального времени.
