Sursa foto: Pixabay: intoxicație alimentară
Din cuprinsul articolului
O echipă internațională de cercetători a demonstrat cum AI poate preveni cazurile de intoxicație alimentară și detecta alimentele periculoase în câmpuri și fabrici înainte ca acestea să ajungă la consumatori, salvând potențial patru milioane de vieți anual.
Cum ar putea AI să contribuie la prevenirea cazurilor de intoxicație alimentară
Un articol intitulat „Detectarea micotoxinelor în cereale și nuci folosind imagistica hiperspectrală integrată cu învățarea automată: o analiză”, publicat în revista Toxins de Universitatea din Australia de Sud, descrie modul în care imagistica hiperspectrală avansată (HSI), integrată cu învățarea automată (ML), poate identifica micotoxinele — compuși fungici periculoși care pot contamina alimentele în timpul creșterii, recoltării și depozitării.
Micotoxinele provoacă cancer, anomalii ale sistemului imunitar și dezechilibre hormonale. Contaminarea alimentară, inclusiv cu micotoxine, provoacă anual 600 de milioane de îmbolnăviri și 4,2 milioane de decese, potrivit OMS.
25% din culturile mondiale sunt contaminate cu ciuperci
Conform Organizației Națiunilor Unite pentru Alimentație și Agricultură, 25% din culturile mondiale sunt contaminate cu ciuperci producătoare de micotoxine, ceea ce face ca acest pericol să fie semnificativ din punct de vedere economic și al sănătății.
Tehnologiile tradiționale de detectare a micotoxinelor sunt consumatoare de timp, costisitoare și dăunătoare, ceea ce le face nepotrivite pentru procesarea alimentelor în timp real, la scară largă, spune autorul principal și doctorandul UniSA, Ahasan Kabir.
„În schimb, imagistica hiperspectrală — o tehnică ce captează imagini cu informații spectrale detaliate — ne permite să detectăm și să cuantificăm rapid contaminarea în întreaga probă alimentară fără a o distruge”, adaugă el.
Inteligența artificială (AI) Sursa foto. Pixabay
Cercetătorii au testat capacitatea AI de a detecta substanțe nocive în cereale
Kabir și coautorii săi din Australia, Canada și India au testat capacitatea HSI de a detecta substanțe nocive în cereale și nuci, cele mai produse alimente din lume și coloana vertebrală economică a multor țări.
Condițiile calde și umede le fac pe ambele predispuse la contaminarea cu ciuperci și micotoxine, de la cultivare până la depozitare.
„HSI captează o amprentă optică a micotoxinelor și, atunci când este combinată cu algoritmi de învățare automată, clasifică rapid cerealele și nucile contaminate pe baza variațiilor spectrale subtile”, spune el.
Cercetătorii au examinat peste 80 de lucrări despre grâu, porumb, orz, ovăz, migdale, arahide și fistic. Sistemele HSI integrate cu ML au depășit în mod constant metodele convenționale în detectarea micotoxinelor majore.
AI ar putea ajuta la evitarea riscurilor pentru sănătate și pierderile comerciale
Profesorul Sang-Heon Lee de la UniSA, coordonatorul proiectului, afirmă că această tehnologie este deosebit de eficientă în recunoașterea aflatoxinei B1, unul dintre cei mai periculoși compuși din alimente.
„Oferă o soluție scalabilă și neinvazivă pentru siguranța alimentară industrială, de la sortarea migdalelor până la inspectarea transporturilor de grâu și porumb”, explică Lee.
Funcționarea în timp real este un avantaj major al acestei metode. Pe măsură ce HSI și ML avansează, acestea ar putea fi utilizate pe liniile de procesare sau pe dispozitive portabile pentru a se asigura că numai produsele sigure și necontaminate ajung la clienți, evitând riscurile pentru sănătate și pierderile comerciale. Echipa utilizează învățarea profundă și inteligența artificială pentru a crește precizia și fiabilitatea tehnicii, informează medicalxpress.com.
