Η τεχνητή νοημοσύνη αρχίζει να αποκτά ολοένα μεγαλύτερο ρόλο στην ασφάλεια των τροφίμων, καθώς οι διαθέσιμες τεχνολογίες μπορούν να επεξεργάζονται μεγάλους όγκους δεδομένων και να εντοπίζουν μοτίβα που είναι δύσκολο να αναγνωριστούν με τις παραδοσιακές μεθόδους. Μια νέα επιστημονική ανασκόπηση εξετάζει ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών της τεχνητής νοημοσύνης στην αλυσίδα τροφίμων, από την πρόβλεψη κινδύνων και την ανίχνευση μικροοργανισμών μέχρι την παρακολούθηση της παραγωγής και τον εντοπισμό πιθανών προβλημάτων πριν αυτά εξελιχθούν σε περιστατικά ασφάλειας. Η εργασία πραγματοποιήθηκε από ερευνητές του Οργανισμού Τροφίμων και Γεωργίας των Ηνωμένων Εθνών και του Wageningen University & Research και εξετάζει τον τρόπο με τον οποίο διαφορετικές τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να ενσωματωθούν στα συστήματα ασφάλειας τροφίμων. Το ενδιαφέρον δεν περιορίζεται στις εφαρμογές που χρησιμοποιούνται ήδη, αλλά επεκτείνεται και στις δυνατότητες που δημιουργούν τα μοντέλα μηχανικής μάθησης και τα νεότερα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης.
Ένας από τους σημαντικότερους τομείς εφαρμογής είναι η ανίχνευση βιολογικών κινδύνων. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση δεδομένων από εργαστηριακές εξετάσεις και άλλες μεθόδους ανίχνευσης, με στόχο τον ταχύτερο εντοπισμό παθογόνων μικροοργανισμών ή την αναγνώριση προτύπων που υποδεικνύουν πιθανή επιμόλυνση. Η αξιοποίηση τέτοιων συστημάτων έχει ιδιαίτερη σημασία σε περιβάλλοντα όπου πρέπει να αναλυθούν πολλά δείγματα σε σύντομο χρονικό διάστημα. Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορούν να εκπαιδευτούν πάνω σε δεδομένα από προηγούμενες αναλύσεις και να χρησιμοποιηθούν για την ταξινόμηση νέων δεδομένων, προσφέροντας ένα επιπλέον επίπεδο αξιολόγησης. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί στην πρόβλεψη της ανάπτυξης μικροοργανισμών. Παράγοντες όπως η θερμοκρασία, η υγρασία, το pH, ο χρόνος αποθήκευσης και τα χαρακτηριστικά ενός τροφίμου μπορούν να συνδυαστούν σε μοντέλα που εκτιμούν την πιθανότητα ανάπτυξης συγκεκριμένων μικροοργανισμών. Αυτό μπορεί να βοηθήσει στην αξιολόγηση της διάρκειας ζωής και των συνθηκών αποθήκευσης. Ένας ακόμη τομέας αφορά τους χημικούς κινδύνους. Η ανάλυση μεγάλων βάσεων δεδομένων μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αναγνώριση μοτίβων που σχετίζονται με την παρουσία χημικών ουσιών, φυσικών τοξινών ή άλλων ανεπιθύμητων ενώσεων. Αντίστοιχες εφαρμογές μπορούν να υποστηρίξουν την αξιολόγηση κινδύνων και την ιεράρχηση των ελέγχων.
Έλεγχοι σε ολόκληρη την αλυσίδα τροφίμων
Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης δεν περιορίζεται στο εργαστήριο. Συστήματα βασισμένα σε εικόνες και αισθητήρες μπορούν να χρησιμοποιηθούν ήδη κατά την παραγωγή και την επεξεργασία των τροφίμων, ώστε να εντοπίζονται προβλήματα που σχετίζονται με την ποιότητα ή την ασφάλεια. Η υπολογιστική όραση, για παράδειγμα, μπορεί να αναλύει εικόνες προϊόντων και να αναγνωρίζει αλλοιώσεις, ξένα σώματα ή άλλες αποκλίσεις από τα αναμενόμενα χαρακτηριστικά. Σε γραμμές παραγωγής, τέτοια συστήματα μπορούν να λειτουργούν συνεχώς και να ελέγχουν μεγάλους αριθμούς προϊόντων, αντί να βασίζονται αποκλειστικά σε δειγματοληπτικούς ελέγχους.
Παράλληλα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αξιοποιήσει δεδομένα από αισθητήρες που παρακολουθούν τη θερμοκρασία, την υγρασία και άλλες παραμέτρους σε πραγματικό χρόνο. Η ανάλυση αυτών των δεδομένων μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό ασυνήθιστων μεταβολών και στην έγκαιρη προειδοποίηση για πιθανές αποκλίσεις από τις απαιτούμενες συνθήκες.
Σημαντικές εφαρμογές υπάρχουν και στην ιχνηλασιμότητα των τροφίμων. Η αλυσίδα εφοδιασμού περιλαμβάνει μεγάλο αριθμό επιχειρήσεων, μεταφορών, εγκαταστάσεων και παρτίδων. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να συνδυάσει δεδομένα από διαφορετικά σημεία της αλυσίδας και να βοηθήσει στην ταχύτερη αναζήτηση της προέλευσης ενός προβλήματος. Αυτό αποκτά ιδιαίτερη σημασία σε περίπτωση ανάκλησης. Όσο ταχύτερα μπορεί να εντοπιστεί ποια παρτίδα, ποια εγκατάσταση ή ποιο στάδιο της παραγωγής συνδέεται με έναν κίνδυνο, τόσο περισσότερο περιορίζεται ο χρόνος που απαιτείται για τη λήψη μέτρων.
Η ανασκόπηση εξετάζει επίσης εφαρμογές στην επιτήρηση και στην αξιολόγηση κινδύνων. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επεξεργάζεται δεδομένα από διαφορετικές πηγές, όπως εργαστηριακές αναλύσεις, αναφορές περιστατικών, περιβαλλοντικά δεδομένα και στοιχεία από την αλυσίδα εφοδιασμού. Ο συνδυασμός αυτών των δεδομένων μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αναγνώριση πιθανών αναδυόμενων κινδύνων και για την καλύτερη στόχευση των ελέγχων. Παρά τις δυνατότητες, η ανασκόπηση δεν παρουσιάζει την τεχνητή νοημοσύνη ως αυτόνομη λύση για την ασφάλεια τροφίμων. Ένα από τα βασικά ζητήματα είναι η ποιότητα και η αντιπροσωπευτικότητα των δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση των μοντέλων. Εάν τα δεδομένα είναι ελλιπή, μεροληπτικά ή δεν αντιπροσωπεύουν τις πραγματικές συνθήκες παραγωγής και κατανάλωσης, τα αποτελέσματα ενός συστήματος τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να είναι αντίστοιχα προβληματικά.
Υπάρχει επίσης το ζήτημα της διαφάνειας. Ορισμένα μοντέλα μπορούν να παράγουν πολύπλοκες προβλέψεις χωρίς να είναι εύκολο να εξηγηθεί γιατί κατέληξαν σε ένα συγκεκριμένο αποτέλεσμα. Στην ασφάλεια τροφίμων, όπου μια απόφαση μπορεί να οδηγήσει σε απόρριψη προϊόντων, ανάκληση ή αλλαγή διαδικασιών παραγωγής, η δυνατότητα ελέγχου και τεκμηρίωσης της απόφασης έχει ιδιαίτερη σημασία. Οι ερευνητές εξετάζουν ακόμη ζητήματα που αφορούν την προστασία των δεδομένων, τη διαλειτουργικότητα μεταξύ διαφορετικών συστημάτων και την ανάγκη επικύρωσης των μοντέλων σε πραγματικές συνθήκες. Ένα μοντέλο που λειτουργεί καλά σε ένα συγκεκριμένο εργαστήριο ή σε μία παραγωγική εγκατάσταση δεν σημαίνει απαραίτητα ότι θα έχει την ίδια απόδοση σε διαφορετικές συνθήκες.
Για αυτό, η τεχνητή νοημοσύνη αναμένεται να λειτουργήσει κυρίως ως εργαλείο υποστήριξης των επιστημόνων, των ελεγκτικών αρχών και των επιχειρήσεων, και όχι ως αντικατάσταση της εργαστηριακής επιβεβαίωσης ή της ανθρώπινης αξιολόγησης. Η αξία της βρίσκεται κυρίως στην ικανότητά της να επεξεργάζεται γρήγορα μεγάλο όγκο πληροφοριών, να εντοπίζει συσχετίσεις και να επισημαίνει σημεία που χρειάζονται περαιτέρω έλεγχο.
Η νέα ανασκόπηση εκπονήθηκε από τον Οργανισμό Τροφίμων και Γεωργίας των Ηνωμένων Εθνών και το Wageningen Food Safety Research και δημοσιεύθηκε στο npj Science of Food.
