IA ensinado a avaliar o frescor da carne bovina

Embora a carne bovina seja um dos alimentos mais populares em todo o mundo, ela pode ser perigosa.

Armazenamento e consumo inadequadoso lombo estragado leva a sérios problemas de saúde. Infelizmente, os métodos disponíveis para testar o frescor da carne bovina apresentam muitas desvantagens. Por exemplo, a análise química ou a avaliação da população microbiana demoram demasiado tempo e requerem competências profissionais. Por outro lado, métodos não destrutivos baseados em espectroscopia no infravermelho próximo requerem equipamentos caros e complexos. Poderia a inteligência artificial ser a chave para uma forma mais econômica de avaliar o frescor da carne bovina?

Na Coreia do Sul, um grupo de cientistas desenvolveu um novouma estratégia que combina aprendizado profundo com espectroscopia de refletância difusa (DRS), uma técnica óptica relativamente barata. Ao contrário de outros tipos de espectroscopia, o DRS não requer calibração complexa. Em vez disso, pode ser usado para quantificar parte da composição molecular de uma amostra usando apenas um espectrômetro acessível e facilmente ajustável. Detalhes do novo método são publicados Food Chemistry.

Para determinar o frescor das amostras de carne bovina,os cientistas usaram medições DRS para estimar a proporção de diferentes formas de mioglobina na carne. A mioglobina e seus derivados são proteínas responsáveis ​​principalmente pela cor da carne e suas alterações durante a decomposição. No entanto, converter manualmente as medições DRS em concentração de mioglobina para determinação final do frescor da amostra não é uma estratégia muito precisa, e é aqui que o aprendizado profundo entra em jogo.

Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são amplamenteAlgoritmos de IA usados ​​para aprender a partir de um conjunto de dados pré-classificado - um conjunto de dados de treinamento e encontrar padrões ocultos nos dados para classificar novas entradas. Para educar a CNN, os pesquisadores coletaram dados em 78 amostras de carne bovina no processo de deterioração medindo regularmente seu pH (acidez) junto com perfis DRS. Eles combinaram os resultados com estimativas de mioglobina. Como resultado, o algoritmo de aprendizado profundo classifica corretamente o frescor das amostras de carne bovina em segundos em cerca de 92% dos casos.

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A espectroscopia de refletância difusa éum tipo de espectroscopia de absorção. Isso às vezes é chamado de espectroscopia de remissão. A remissão é a reflexão ou retroespalhamento da luz por um material, enquanto a transmissão é a passagem da luz através de um material.