Sztuczna inteligencja w wykrywaniu mykotoksyn – nowa era bezpieczeństwa żywności

Sztuczna inteligencja staje się coraz ważniejszym narzędziem w walce z zanieczyszczeniem żywności mykotoksynami — toksycznymi związkami produkowanymi przez grzyby, które powodują poważne problemy zdrowotne i ekonomiczne na całym świecie. Badania prowadzone przez naukowców z Uniwersytetu Południowej Australii, ukazują, jak zaawansowane techniki hysperspektralnej analizy obrazu połączone z uczeniem maszynowym mogą zrewolucjonizować wykrywanie tych zagrożeń na wczesnym etapie, zanim jeszcze produkty trafią do konsumentów.

Technologia oparta na hyperspektralnym obrazowaniu

Mykotoksyny zanieczyszczają około 25% światowych upraw, szczególnie w klimatach ciepłych i wilgotnych, gdzie grzyby łatwiej się rozwijają. Są odpowiedzialne za liczne choroby, od zatruć pokarmowych po nowotwory i zaburzenia układu odpornościowego. Tradycyjne metody wykrywania mykotoksyn, takie jak chromatografia czy testy ELISA, są skuteczne, ale czasochłonne, często destrukcyjne dla próbek i niepraktyczne przy masowej kontroli na linii produkcyjnej.

Technologia oparta na hyperspektralnym obrazowaniu (HSI) wraz z algorytmami uczenia maszynowego (ML) umożliwia szybkie, nieinwazyjne i szczegółowe skanowanie całych partii zboża, orzechów czy innych surowców. Sztuczna inteligencja analizuje subtelne różnice w widmach, które wskazują na obecność aflatoksyn i innych toksyn grzybowych, często z wyższą skutecznością niż tradycyjne metody. Systemy te mogą działać w czasie rzeczywistym, co znacząco przyspiesza proces kontroli jakości i pozwala na natychmiastową segregację lub wycofanie skażonych produktów.

Przewidywanie rozwoju mykotoksyn

Dzięki AI możliwe jest także przewidywanie rozwoju mykotoksyn już w fazie uprawy lub magazynowania, poprzez analizę danych środowiskowych i agronomicznych. Takie modele predykcyjne pozwalają na bardziej proaktywne zarządzanie ryzykiem, ograniczając straty i poprawiając bezpieczeństwo łańcuchów dostaw. Prace badawcze nad coraz bardziej zaawansowanymi modelami głębokiego uczenia i adaptacji technik przenoszenia wiedzy (transfer learning) wspierają dalsze zwiększanie dokładności i uniwersalności tych rozwiązań.

Znaczenie dla przemysłu spożywczego

Wdrożenie rozwiązań AI do wykrywania mykotoksyn oznacza podniesienie standardów bezpieczeństwa, redukcję kosztów związanych z kontrolami, oraz zmniejszenie ryzyka ekonomicznego i reputacyjnego związanego z wprowadzeniem na rynek skażonych produktów. Rosnąca efektywność i dostępność takich technologii wskazuje na ich kluczową rolę w przyszłości zarządzania jakością i bezpieczeństwem żywności. Sztuczna inteligencja, wsparta hyperspektralnym obrazowaniem i zaawansowanymi algorytmami uczenia maszynowego, oferuje skalowalne i nieinwazyjne rozwiązania, które mogą zapobiec milionom przypadków zatruć pokarmowych oraz znacząco poprawić efektywność kontroli w przemyśle spożywczym. Inwestycje w te technologie są niezbędne, by sprostać globalnym wyzwaniom bezpieczeństwa żywności i ochrony zdrowia publicznego.

Źródło: https://www.mdpi.com/2072-6651/17/5/219​