Специалисты Казанского государственного аграрного университета и Марийского государственного университета, выяснили, что технологии ИИ способны эффективно выявлять фальсифицированную икру, демонстрируя точность более 90%.
По данным ученых, сегодня существует несколько подходов к определению подлинности икры. Один из них основан на анализе химического состава с помощью инфракрасной и рамановской спектроскопии. Полученные спектры отражают особенности образца, а алгоритмы машинного обучения находят характерные признаки, позволяющие отличить натуральный продукт от подделки.
Еще один метод использует технологии компьютерного зрения. В этом случае нейросеть исследует фотографии икринок, оценивая их форму, цвет и текстуру. Кроме того, перспективным считается комбинированный подход, при котором изображения анализируются вместе со спектральными данными и информацией от сенсоров, способных фиксировать летучие соединения, формирующие аромат продукта.
Интерес к подобным технологиям объясняется тем, что красная и черная икра остаются одними из наиболее часто подделываемых продуктов. Недобросовестные производители могут заменять натуральную икру желатиновыми аналогами или продавать более дешевые виды под видом дорогостоящих.
Анализ опубликованных исследований показал, что некоторые модели искусственного интеллекта уже сейчас способны определять подлинность образцов с точностью свыше 90%.
Одним из главных достоинств таких решений ученые называют высокую скорость проверки. Если генетический анализ происхождения икры может занимать несколько часов, то алгоритмы на основе ИИ способны оперативно обработать большое количество образцов и выделить те, которые требуют дополнительной экспертизы.
«Системы на основе спектроскопии и компьютерного зрения не заменяют лабораторию полностью, но позволяют быстро отобрать подозрительные партии для более глубокой проверки», — отмечает доцент Казанского ГАУ Лейсан Якупова.
Авторы обзора подчеркивают, что для широкого внедрения подобных технологий необходимо сформировать масштабные базы изображений и спектров различных видов икры, усовершенствовать алгоритмы распознавания и включить новые методы в действующие стандарты контроля качества пищевой продукции.
Источник: mail.ru
