AI lehrte, die Frische von Rindfleisch zu bewerten

Obwohl Rindfleisch weltweit zu den beliebtesten Lebensmitteln gehört, kann es gefährlich sein.

Unsachgemäße Lagerung und VerbrauchAbgestandenes Filet führt zu ernsthaften Gesundheitsproblemen. Leider weisen die verfügbaren Methoden zur Prüfung der Rindfleischfrische viele Nachteile auf. Beispielsweise nimmt die chemische Analyse oder die Beurteilung der Mikrobenpopulation zu viel Zeit in Anspruch und erfordert Fachkenntnisse. Andererseits erfordern zerstörungsfreie Methoden auf Basis der Nahinfrarotspektroskopie teure und komplexe Geräte. Könnte künstliche Intelligenz der Schlüssel zu einer kostengünstigeren Methode zur Bewertung der Rindfleischfrische sein?

In Südkorea hat eine Gruppe von Wissenschaftlern ein neues entwickelteine Strategie, die Deep Learning mit diffuser Reflexionsspektroskopie (DRS) kombiniert, einer relativ kostengünstigen optischen Technik. Im Gegensatz zu anderen Arten der Spektroskopie erfordert DRS keine komplexe Kalibrierung. Stattdessen kann es zur Quantifizierung eines Teils der molekularen Zusammensetzung einer Probe verwendet werden, wobei nur ein erschwingliches und leicht einstellbares Spektrometer erforderlich ist. Details zur neuen Methode werden veröffentlicht Lebensmittelchemie.

Um die Frische von Rindfleischproben zu bestimmen,Die Wissenschaftler verwendeten DRS-Messungen, um den Anteil verschiedener Formen von Myoglobin im Fleisch abzuschätzen. Myoglobin und seine Derivate sind Proteine, die hauptsächlich für die Farbe des Fleisches und seine Veränderungen während des Abbaus verantwortlich sind. Die manuelle Umrechnung von DRS-Messungen in die Myoglobinkonzentration zur endgültigen Bestimmung der Probenfrische ist jedoch keine sehr genaue Strategie, und hier kommt das tiefe Lernen ins Spiel.

Faltungsneurale Netze (CNNs) sind weit verbreitetVerwendete KI-Algorithmen, die aus einem vorklassifizierten Datensatz lernen - einem Trainingsdatensatz - und versteckte Muster in den Daten finden, um neue Eingaben zu klassifizieren. Um CNN aufzuklären, sammelten die Forscher Daten zu 78 Rindfleischproben im Verderbsprozess, indem sie regelmäßig ihren pH-Wert (Säuregehalt) zusammen mit DRS-Profilen maßen. Sie kombinierten die Ergebnisse mit Schätzungen des Myoglobins. Infolgedessen klassifiziert der Deep-Learning-Algorithmus in etwa 92% der Fälle die Frische von Rindfleischproben in Sekunden korrekt.

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Die diffuse Reflexionsspektroskopie isteine Art Absorptionsspektroskopie. Dies wird manchmal als Remissionsspektroskopie bezeichnet. Unter Remission versteht man die Reflexion oder Rückstreuung von Licht durch ein Material, während Transmission den Durchgang von Licht durch ein Material bezeichnet.