Доцент інформаційних технологій Університету Південного Іллінойсу в Карбондейлі Анас Альсобех займається розробкою системи штучного інтелекту (ШІ), призначеної для ранньої діагностики сальмонели в цибулі. Дослідження отримало фінансування в розмірі 150 тисяч доларів США від Національного інституту харчових і сільськогосподарських наук USDA.
Про це розповідає AgroWeek
Робота над проєктом стартувала у серпні 2024 року і запланована до завершення в липні 2026 року. Інноваційна технологія поєднує мікроскопічну зйомку з глибокими нейронними мережами, що дозволяє аналізувати зразки та співвідносити їх із широкою базою даних, що містить зображення бактеріальних колоній на ранніх стадіях розвитку. Це дає можливість автоматично виявляти наявність бактерій без потреби у тривалих лабораторних тестах.
«Нова система дозволить швидко та безконтактно виявляти сальмонелу, що значно підвищить ефективність харчової безпеки», — зазначив Анас Альсобех.
Варто зазначити, що використання ШІ в харчовій промисловості стає дедалі популярнішим. Наприклад, дослідники Університету Каліфорнії-Девіс довели, що оптичні технології у поєднанні з ШІ здатні швидко і точно виявляти патогени в продуктах.
Результати досліджень свідчать про те, що методи, подібні до розробки Альсобеха, можуть скоротити час виявлення бактеріального забруднення з 5-7 днів до кількох годин. Це дозволить оперативніше реагувати на загрози, запобігати спалахам інфекцій та зменшувати економічні втрати, пов’язані з відкликанням продукції.
Незважаючи на перспективність нових технологій, експерти підкреслюють, 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 мінімізовано, а контроль якості стане швидшим і ефективнішим.