Доцент інформаційних технологій Університету Південного Іллінойсу в Карбондейлі Анас Альсобех працює над створенням системи штучного інтелекту (ШІ) для ранньої діагностики сальмонели в цибулі. Його дослідження отримало фінансування в розмірі $150 тис. від Національного інституту харчових і сільськогосподарських наук USDA.
Про це повідомляє FreshPlaza.
Робота над проєктом розпочалася у серпні 2024 року і триватиме до липня 2026 року.
Новітня технологія поєднує мікроскопічну зйомку із глибокими нейронними мережами, що дозволяє аналізувати зразки та порівнювати їх із великою базою даних, що містить зображення бактеріальних колоній на ранніх стадіях росту. Це дає змогу автоматично розпізнавати наявність бактерій без потреби у тривалих лабораторних тестах.
За словами Анаса Альсобеха, нова система дозволить швидко та безконтактно виявляти сальмонелу, що значно підвищить ефективність харчової безпеки.
Відзначається, що застосування ШІ в харчовій промисловості набирає популярності. Наприклад, дослідники Університету Каліфорнії-Девіс довели, що оптичні технології у поєднанні з ШІ можуть швидко та точно ідентифікувати патогени в продуктах.
Результати досліджень підтверджують, що методи, подібні до розробки Альсобеха, можуть скоротити час виявлення бактеріального забруднення з 5-7 днів до кількох годин. Це дозволить швидше реагувати на загрози, запобігати спалахам інфекцій та мінімізувати економічні втрати, пов’язані з відкликанням продукції.
Попри перспективність технології, експерти наголошують, що автоматизовані системи повинні доповнювати традиційні методи контролю, щоб забезпечити максимальний захист від патогенів. Проте розвиток ШІ у сфері харчової безпеки відкриває нову еру, де ризик забруднення буде мінімізований, а контроль якості стане швидшим і ефективнішим.
Джерело: agroportal.ua
