Nowa metoda AI odkrywa mikrobiologiczne wskazówki, które poprawiają bezpieczeństwo mleka w branży spożywczej

WarsawNaukowcy z Uniwersytetu Stanowego Pensylwanii, Uniwersytetu Cornella i IBM Research opracowali innowacyjny sposób na poprawę bezpieczeństwa mleka z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Dzięki połączeniu sekwencjonowania genetycznego bakterii z narzędziami AI, teraz mogą identyfikować problemy w produkcji mleka, takie jak skażenie czy nielegalne dodatki. Ta nowa metoda ma na celu zwiększenie bezpieczeństwa w przemyśle mleczarskim i może również wpłynąć na inne sektory przemysłu spożywczego.

Naukowcy wykorzystali dane z metagenomiki strzałkowej oraz algorytmy sztucznej inteligencji, aby zidentyfikować różnice między normalnymi a potencjalnie skażonymi próbkami mleka. Przeanalizowali 58 próbek z dużych zbiorników mleka i z powodzeniem wykryli te, które były poddane działaniu antybiotyków. Badanie to było innowacyjne, ponieważ zastosowanie sztucznej inteligencji pozwoliło lepiej zrozumieć złożone społeczności mikroorganizmów w mleku, co poprawiło wykrywalność i dokładność w porównaniu z tradycyjnymi metodami.

Ważne wnioski płynące z badania to:

Zobacz również:

Wczoraj · 18:30

Emocje w pracy z AI: strach, entuzjazm, opór

Badania te mają szerokie implikacje. Sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować sposób zapewniania bezpieczeństwa żywności, wspierając monitorowanie i ochronę łańcuchów dostaw żywności. Może ona wykrywać zagrożenia dla bezpieczeństwa, które w inny sposób pozostałyby niezauważone, dopóki nie staną się poważne dla konsumentów. AI potrafi analizować złożone dane i odnajdować w nich logikę, nawet w warunkach wielu zmiennych.

Mleko posłużyło jako przykład, ponieważ składa się z jednego składnika i jest szczególnie narażone na oszustwa, zwłaszcza w krajach rozwijających się. Ta metoda może być również przydatna w przypadku innych produktów spożywczych. Technologia nie tylko oznacza produkty jako niebezpieczne, ale wskazuje różnice w stosunku do stanu normalnego, co może prowadzić do bardziej szczegółowych kontroli.

Sukces projektu wynika z połączenia umiejętności IBM w dziedzinie sztucznej inteligencji, specjalistycznej wiedzy Cornell na temat mleczarstwa oraz silnego nacisku na zdrowie ze strony Uniwersytetu Stanowego Pensylwanii. Ta współpraca ukazuje korzyści wynikające z kooperacji przy rozwiązywaniu trudnych problemów i tworzeniu nowoczesnych technologii dla bezpieczeństwa żywności. W miarę rozwoju AI istnieje nadzieja na zastosowanie tych metod w wielu innych dziedzinach, co może znacząco zmienić sposób, w jaki dbamy o bezpieczeństwo żywności na całym świecie.