Российские ученые разработали подход с использованием искусственного интеллекта, который позволяет выявлять различные виды фальсификации молока и определять наличие нежелательных компонентов.
Об этом исследователи Казанского государственного аграрного университета рассказали РИА Новости. Алгоритмы могут использовать данные о составе продукта для выявления антибиотиков, консервантов, растительных добавок и генно-модифицированных компонентов.
Разработка представляет интерес не только для лабораторного контроля, но и для молочной отрасли в целом. Производителям и переработчикам необходимо одновременно контролировать качество сырья, состав готовой продукции, происхождение компонентов и соответствие информации на упаковке и в сопроводительных документах.
Как фальсифицируют молочную продукцию
По словам исследователей, фальсификация молока может иметь разные формы. Например, молочный жир заменяют растительными жирами, цельное молоко разбавляют водой или обезжиренным молоком, а молоко одного вида животного могут выдавать за молоко другого. Еще один вариант связан с недостоверной информацией на упаковке или в сопроводительной документации.
Проблема заключается в том, что один лабораторный показатель не всегда позволяет определить все возможные отклонения. Поэтому для комплексной проверки применяются различные аналитические методы.
Физико-химические исследования позволяют оценивать такие параметры, как содержание жира и белка. Хроматографические и спектроскопические методы применяются для обнаружения ряда веществ и оценки состава. Молекулярно-биологические методы могут использоваться для определения видовой принадлежности молока, выявления растительного белка и отдельных генетических компонентов.
Подобные методы уже используются в научных исследованиях фальсификации молока. Например, международные исследования показывают перспективность сочетания спектрального анализа и машинного обучения для неразрушающего выявления добавок.
Почему здесь пригодился искусственный интеллект
Каждое исследование образца формирует значительный массив данных. Если анализировать показатели по отдельности, часть взаимосвязей между ними может оставаться незаметной.
Алгоритмы машинного обучения позволяют одновременно учитывать большое количество параметров и искать характерные комбинации признаков. Именно поэтому, как отмечают казанские ученые, ИИ может быть полезен при обработке спектральных и других аналитических данных.
При этом важно понимать: искусственный интеллект в такой системе не заменяет лабораторное исследование. Его задача заключается прежде всего в анализе данных и выявлении образцов, которые требуют дополнительного внимания.
Многоуровневый контроль вместо одной проверки
Исследователи предлагают использовать многоступенчатую модель контроля. На первом этапе проводится быстрый неразрушающий скрининг. Если алгоритм обнаруживает признаки возможной фальсификации, образец направляется на более точное лабораторное исследование.
Такой подход позволяет разделить большой поток продукции на две категории: образцы, которые не демонстрируют признаков подозрительных отклонений, и продукцию, для которой необходима дополнительная проверка.
Это особенно актуально для предприятий, где требуется контролировать большое количество партий сырья и готовой продукции. Вместо одинаково глубокой проверки каждого образца часть аналитической работы можно предварительно автоматизировать.
При этом окончательные выводы о соответствии продукции установленным требованиям должны основываться на предусмотренных методах лабораторного контроля. В России существуют методические документы по оценке подлинности и выявлению фальсификации молочной продукции, предусматривающие проведение соответствующих исследований в аккредитованных лабораториях.
Где ИИ может применяться на предприятии
Перспективным направлением становится объединение лабораторного контроля с цифровыми системами предприятия.
Например, результаты проверки партии можно связывать с информацией о поставщике, сырье, дате производства, производственной линии и дальнейшей отгрузке. Это позволяет рассматривать качество не как отдельную лабораторную процедуру, а как часть общей цифровой прослеживаемости.
Здесь особенно важна автоматизация АСП: интеграционные решения могут использоваться для организации обмена данными между учетными системами и специализированными рабочими местами предприятия. В молочном производстве это позволяет выстраивать единый цифровой контур, в котором данные о продукции, партиях и операциях не приходится многократно переносить вручную.
Для предприятий пищевой промышленности сочетание лабораторного контроля, автоматизации и прослеживаемости партий дает возможность быстрее выявлять отклонения и связывать результаты проверки с конкретными производственными и логистическими операциями.
ИИ не отменяет ответственность специалиста
Важное ограничение таких технологий заключается в том, что результат работы алгоритма зависит от качества исходных данных и обучающей выборки. Модель должна корректно работать с различными видами молока, концентрациями добавок и возможными вариантами фальсификации.
Поэтому наиболее реалистичным выглядит сценарий, при котором ИИ выступает инструментом предварительного анализа и поддержки специалиста, а не самостоятельным контролером качества.
При выявлении подозрительного образца требуется дополнительная проверка с использованием соответствующего лабораторного метода. Такой подход одновременно позволяет использовать преимущества автоматизированной обработки данных и сохранять необходимый уровень достоверности результатов.
Что это означает для молочной отрасли
Развитие ИИ в контроле качества показывает, что цифровизация пищевой промышленности постепенно выходит за рамки учета и документооборота. Алгоритмы машинного обучения могут становиться частью производственного контроля, анализа сырья и управления качеством.
Для предприятий это создает возможность объединить несколько уровней работы: получение данных о сырье — автоматизированный анализ — выявление подозрительных партий — лабораторная проверка — фиксация результата в учетной системе.
В перспективе такой подход способен сократить объем ручной обработки данных и ускорить выявление потенциального фальсификата. Но массовое применение подобных решений будет зависеть от качества алгоритмов, стандартизации данных, подтверждения точности моделей и их корректной интеграции в действующие процедуры контроля.
Таким образом, искусственный интеллект в молочной отрасли становится не заменой лаборатории, а дополнительным инструментом, который помогает специалистам быстрее работать с большими массивами аналитической информации. Для предприятий, одновременно развивающих контроль качества и автоматизацию бизнес-процессов, это может стать следующим этапом цифровой трансформации.
С уважением к Вашему делу, Ника Виноградова
Источник: 1prime.ru
