人工智能驱动的廉价光谱技术能否显著提升牛肉新鲜度评估的效率和成本...

发布网友发布时间：2024-08-18 23:41

共1个回答

热心网友时间：2024-08-22 03:54

革新肉类检验：人工智能驱动的新鲜度评估技术

韩国光州科学技术研究所的科研团队，凭借一项创新的科技突破，将人工智能与经济实惠的光谱技术紧密结合，成功开发出一种高效评估牛肉新鲜度的方法。这不仅极大地提高了检测速度，降低了成本，而且保持了较高的精确度，为大规模工业生产和家庭使用提供了全新的解决方案。

在肉类消费量庞大的世界中，过期牛肉不仅影响口感，还可能带来健康隐患。然而，传统的评估手段如化学分析和微生物检测既耗时又需要专业技能，而近红外光谱法则因设备昂贵而难以普及。现在，人工智能正悄然成为评估牛肉新鲜度的经济选择关键。

在 GIST，副研究员Kyoobin Lee和Jae Gwan Kim领导的研究团队，利用深度学习与低成本的漫反射光谱(DRS)技术融合，创建出一个革命性的系统。与传统光谱技术不同，DRS无需繁琐的校准，只需简单配置的光谱仪就能测量样品部分分子成分，Lee博士对此表示：“DRS的潜力在于它的易用性和经济性。”他们的研究成果已发表在《食品化学》上。

通过分析DRS测量结果，团队聚焦于肌红蛋白及其衍生物，这些蛋白质直接影响肉类颜色和分解过程。然而，直接将测量值转化为新鲜度评估并不精准。这时，卷积神经网络(CNN)的智能介入起到了决定性作用。通过收集78个牛肉样本的腐败过程中pH值和DRS曲线数据，研究人员训练CNN，使其能在92%的情况下，仅用几秒钟准确分类样品新鲜度，Kim博士强调了这一成果。

这项新技术不仅在准确性上超越传统手段，还具备显著优势——速度、成本低和非破坏性。研究人员期待未来能开发出小巧便携的光谱设备，让家庭用户也能轻松判断牛肉的新鲜度。这一技术的潜力不仅限于牛肉，还能扩展到其他肉类，如鱼类和猪肉。未来，我们有望在日常生活中更轻松地识别和避免食用问题肉类，让新鲜度检查变得更加便捷和有效。