Nova técnica de IA descobre pistas microbianas para garantir a segurança do leite

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Por João Silva
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IA analisando amostras de leite para segurança microbiana.

São PauloCientistas da Penn State, da Universidade Cornell e do IBM Research desenvolveram uma nova técnica para melhorar a segurança do leite, utilizando inteligência artificial. Ao aliar o sequenciamento genético de bactérias a ferramentas de IA, eles agora podem identificar problemas na produção de leite, como contaminação ou adição de substâncias ilegais. Este método inovador visa aumentar a segurança na indústria de laticínios e pode ter impacto em outros setores da indústria alimentícia.

Pesquisadores utilizaram dados de metagenômica por shotgun e algoritmos de inteligência artificial para identificar diferenças entre amostras de leite normais e possivelmente contaminadas. Eles analisaram 58 amostras de tanques de leite a granel e conseguiram identificar quais haviam sido tratadas com antibióticos durante seus experimentos. Este estudo foi inovador ao usar inteligência artificial para compreender melhor as complexas comunidades microbianas no leite, aumentando a detecção e a precisão em comparação com métodos tradicionais.

Resultados significativos do estudo são:

Inovações no Uso de IA para Segurança Alimentar

  • O uso de inteligência artificial revelou padrões microbianos relacionados a anomalias de maneira mais eficaz do que as métricas tradicionais de sequenciamento.
  • O método apresentou uma abordagem robusta e não direcionada para identificar amostras de leite adulteradas.
  • Analisar interações microbianas com IA pode trazer benefícios mais amplos para o contexto da segurança alimentar.

Inteligência Artificial Revoluciona a Segurança Alimentar

Esta pesquisa tem efeitos abrangentes. A inteligência artificial pode transformar a segurança dos alimentos, auxiliando na vigilância e proteção das cadeias de abastecimento alimentar. Ela é capaz de identificar problemas de segurança que poderiam passar despercebidos até representarem uma ameaça evidente aos consumidores. A tecnologia consegue analisar informações complexas e interpretá-las, mesmo quando envolvem múltiplos fatores.

Uso inovador para detectar fraudes alimentares

O leite foi escolhido como exemplo devido a ser feito de um único ingrediente e possuir alto risco de fraude, especialmente em países em desenvolvimento. Esse método pode ser aplicado a outros alimentos também. A tecnologia não se limita a rotular produtos como perigosos; ela identifica as diferenças em relação ao que é considerado normal, permitindo inspeções mais detalhadas.

O sucesso do projeto vem da junção das habilidades de IA da IBM com o conhecimento em laticínios da Cornell, unido pelo foco em saúde da Penn State. Essa colaboração destaca os benefícios do trabalho conjunto para resolver problemas complexos e criar novas soluções tecnológicas para a segurança alimentar. Com os avanços da IA, há esperança de aplicar esses métodos em outras áreas, o que pode transformar a forma como garantimos a segurança dos alimentos globalmente.

O estudo é publicado aqui:

http://dx.doi.org/10.1128/msystems.00840-24

e sua citação oficial - incluindo autores e revista - é

Kristen L. Beck, Niina Haiminen, Akshay Agarwal, Anna Paola Carrieri, Matthew Madgwick, Jennifer Kelly, Victor Pylro, Ban Kawas, Martin Wiedmann, Erika Ganda. Development and evaluation of statistical and artificial intelligence approaches with microbial shotgun metagenomics data as an untargeted screening tool for use in food production. mSystems, 2024; DOI: 10.1128/msystems.00840-24
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