Секоја година, повеќе од 600 милиони луѓе доживуваат труење со храна, а се проценува дека дури 4,2 милиони умираат како резултат на консумирање контаминирана храна, според податоците од Светската здравствена организација.
Често дознаваме за опасните прехранбени производи премногу доцна, но на хоризонтот постои решение кое би можело да го промени тоа: вештачка интелигенција способна да детектира штетни бактерии пред да стигнат до нашите чинии.
Меѓународен тим истражувачи, предводен од Универзитетот во Јужна Австралија, овој месец објави студија која покажува како вештачката интелигенција може да идентификува контаминирана храна веќе во полињата и фабриките, пишува Food & Wine.
Технологија што гледа невидливи закани
Во својот нов труд, објавен во списанието Toxins, научниците го опишуваат потенцијалот на напредна технологија што комбинира хиперспектрално снимање (HSI) со машинско учење. Системот е дизајниран да идентификува микотоксини, опасни соединенија произведени од габи, кои можат да ја контаминираат храната за време на одгледувањето, бербата и складирањето.
Микотоксините можат да предизвикаат низа здравствени проблеми, од мали дигестивни нарушувања до рак. Проблемот е од глобални размери, што е потврдено од податоците на Организацијата за храна и земјоделство (ФАО) при ОН, според кои дури една четвртина од светските култури се потенцијално контаминирани со габи кои произведуваат овие опасни токсини.
Клучот за новиот метод лежи во хиперспектралното снимање, техника која снима слики со исклучително детални спектрални информации, овозможувајќи увид во она што е невидливо за човечкото око. „Хиперспектралното снимање – техника која снима слики со детални спектрални информации – ни овозможува брзо да откриеме и квантифицираме контаминација во примероци од цела храна без да ги уништиме“, објасни Ахасан Кабир, главен автор на студијата и докторант на Универзитетот во Јужна Австралија.
Технологијата во суштина создава уникатен „оптички отпечаток“ на микотоксинот. Тој отпечаток потоа се анализира со помош на алгоритми за машинско учење, кои се обучени да препознаваат суптилни спектрални шеми и на тој начин да класифицираат контаминирани зрна и јаткасти плодови со висока точност.
Технологија ефикасна во идентификување на една од најканцерогените супстанции во храната
За да ја потврди ефикасноста, тимот разгледа повеќе од 80 студии спроведени на различни видови храна како што се пченица, пченка, јачмен, овес, бадеми, кикирики и ф’стаци. Резултатите покажаа дека системите базирани на HSI технологија и машинско учење ги надминуваат постојните методи, постигнувајќи точност од 90 до 95 проценти, а во некои лабораториски услови, речиси совршена класификација.
„Оваа технологија е особено ефикасна во идентификување на афлатоксин Б1, една од најканцерогените супстанции што се наоѓаат во храната“, додаде професор Санг-Хон Ли, раководител на проектот.
Најголемата предност на овој систем е што може да работи во реално време, што би можело да спаси милиони животи што се губат секоја година поради болести што се пренесуваат преку храна. Следниот чекор е да се интегрира технологијата во производствените линии или да се развијат рачни уреди за да се осигури дека само безбедни и неконтаминирани производи стигнуваат до потрошувачите.
