Naukowiec z Uniwersytetu Georgii opracował rozwiązanie oparte o AI i mikrobiom czosnku do weryfikacji jego pochodzenia

Zespół z University of Georgia opracował metodę identyfikacji pochodzenia geograficznego czosnku na podstawie jego mikrobiomu. Celem było stworzenie bardziej dostępnego narzędzia ograniczającego fałszerstwa żywności, szczególnie w produktach objętych presją cenową i regulacyjną.

Metodologia badania

Badanie opierało się na analizie mikroorganizmów obecnych na powierzchni główek czosnku. Próbki płukano w sterylnym roztworze, a następnie sekwencjonowano DNA bakterii. Uzyskane profile mikrobiologiczne wprowadzono do modelu uczenia maszynowego, który przypisywał je do regionów pochodzenia na podstawie charakterystycznego „podpisu” gleby. Czosnek jest produktem wysokiego ryzyka ze względu na różnice cenowe i bariery handlowe. W materiale wskazano na praktyki przepakowywania i zmiany deklarowanego kraju pochodzenia w celu ominięcia ceł, co wpisuje się w globalny problem fałszerstw żywności generujących straty rzędu 10 - 15 mld USD rocznie.

Jakie wyniki uzyskano?

Model pozwolił na identyfikację pochodzenia czosnku z około 90% skutecznością. Wynik ten potwierdza, że mikrobiom powierzchniowy odzwierciedla warunki środowiskowe uprawy i może być wiarygodnym wskaźnikiem autentyczności produktu. Autorzy wskazują, że zastosowania mikrobiomu w autentykacji żywności są nadal rozwijane. Trwają prace nad określeniem praktycznych i skalowalnych scenariuszy wdrożenia tej technologii.

Czy nowe podejście ma przewagę nad dotychczasowymi metodami?

W porównaniu z analizą chemiczną i pierwiastkową proponowana metoda jest szybsza i mniej kosztowna. Jednocześnie ingerencja w mikrobiom produktu bez pogorszenia jego jakości jest trudna, co zwiększa jej odporność na manipulacje.

Podsumowanie

Metoda oparta na analizie mikrobiomu i AI pozwala z wysoką skutecznością identyfikować pochodzenie geograficzne czosnku, oferując tańszą alternatywę dla tradycyjnych analiz chemicznych. Wyniki pokazują duży potencjał w zwalczaniu fałszerstw, szczególnie tam, gdzie manipulacja deklaracją pochodzenia jest opłacalna ekonomicznie. W przyszłości rozwój tej technologii może rozszerzyć jej zastosowanie na inne surowce rolne, choć kluczowe pozostaje dopracowanie skalowalnych wdrożeń w praktyce przemysłowej.

Źródło: https://griffin.uga.edu/2026/03/uga-researcher-provides-cost-effective-solution-for-garlic-origin-authentication/