THEPOWERGAME
Φώτης Γούσιας
Κτηνίατρος, Υποψήφιος διδάκτωρ στο ΑΠΘ, μεταπτυχιακό στο Wageningen University and Research
Η τεχνολογία της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) αναδύεται ως καθοριστικός παράγοντας στον βαθύτερο εκσυγχρονισμό του τομέα των τροφίμων, προσφέροντας επαναστατικούς τρόπους για την ενίσχυση της ασφάλειας τροφίμων. Σε μια εποχή όπου η παγκοσμιοποίηση της αγοράς τροφίμων επιβάλλει υψηλές απαιτήσεις σε θέματα ασφάλειας, η ΤΝ αναδεικνύεται ως αναπόσπαστο κομμάτι της διαχείρισης του αλυσίδας παραγωγής και διανομής των τροφίμων. Η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) μπορεί να ενισχύσει την ασφάλεια των τροφίμων καθώς και να βελτιώσει την οικονομικότητα της παραγωγικής διαδικασίας τόσο κατά την παραγωγή των πρώτων υλών όσο και κατά τη διαδικασία μεταποίησης και εμπορίας των αγαθών.
Οι τεχνολογίες ΤΝ βασίζονται σε αλγορίθμους μηχανικής μάθησης, η οποία περιλαμβάνει την εκπαίδευση αλγορίθμων για την αναγνώριση προτύπων και ανωμαλιών στα δεδομένα. Συγκεκριμένα μοντέλα μηχανικής μάθησης που τροφοδοτούνται από ΤΝ μπορούν να εκπαιδευτούν, χρησιμοποιώντας τεράστια σύνολα δεδομένων για να αναγνωρίζουν φυσιολογικά και μη πρότυπα στη διαδικασία παραγωγής. Αυτά τα μοντέλα μπορούν να μαθαίνουν συνεχώς και να προσαρμόζονται, βελτιώνοντας την ακρίβειά τους με τον χρόνο στην ανίχνευση ρύπων ή αποκλίσεων. Ένα ακόμη εργαλείο της ΤΝ είναι η προγνωστική αναλυτική που μέσω της χρήσης ιστορικών δεδομένων και στατιστικών αλγορίθμων μπορεί να προβλέψει πιθανά μελλοντικά αποτελέσματα. Με τον εντοπισμό των τάσεων και των συσχετίσεων, το σύστημα μπορεί να παρέχει πρώιμες προειδοποιήσεις και να επιτρέπει προληπτικά μέτρα για την αποφυγή ζητημάτων ασφάλειας τροφίμων.
Στον τομέα της παραγωγής και συγκεκριμένα της γεωργίας, η ΤΝ χρησιμοποιείται για την προώθηση της ακριβούς γεωργίας. Drones εξοπλισμένα με αισθητήρες και κάμερες εκτελούν ακριβείς μετρήσεις για τις ανάγκες της καλλιέργειας. Οι αλγόριθμοι της ΤΝ αναλύουν τα δεδομένα και προβλέπουν τις ανάγκες πότισης, την εμφάνιση ασθενειών ή παράσιτων, ενισχύοντας την απόδοση των καλλιεργειών και ελαχιστοποιώντας τη χρήση φυτοφαρμάκων. Στον τομέα της παραγωγής, η χρήση της ΤΝ σε συνδυασμό με την τεχνολογία του Internet of Things (IoT) είναι καίρια. Αισθητήρες παρακολούθησης σε διάφορα σημεία της γραμμής παραγωγής συλλέγουν δεδομένα για θερμοκρασία, υγρασία, και άλλες παραμέτρους. Η ΤΝ αναλύει αυτά τα δεδομένα και εκτελεί προβλέψεις για ενδεχόμενα προβλήματα, επιτρέποντας έγκαιρη αντίδραση και πρόληψη ατυχημάτων παραγωγής. Στην ίδια λογική η ΤΝ μπορεί να χρησιμοποιηθεί και στη ζωική παραγωγή προβλέποντας τελικά βάρη σφαγής, καθώς και ενισχύοντας την ευζωία των παραγωγικών ζώων προλαμβάνοντας ασθένειες λόγω κακής διαχείρησης από την πλευρά του παραγωγού ή χαμηλής ποιότητας των πρώτων υλών για τη διατροφή τους.
Στον τομέα μεταποίησης και τυποποίησης τροφίμων, βασικός τρόπους εφαρμογής της ΤΝ είναι η μηχανική όραση (Computer vision) που περιλαμβάνει τη χρήση καμερών και αλγορίθμων επεξεργασίας εικόνας για τον οπτικό έλεγχο προϊόντων τροφίμων. Συστήματα μηχανική όρασης που τροφοδοτούνται από ΤΝ μπορούν να εντοπίζουν ξένα αντικείμενα ή ανωμαλίες στην εμφάνιση τους. Αυτά τα συστήματα μπορούν να αναλύουν γρήγορα εικόνες και να ενεργοποιούν ειδοποιήσεις ή αυτοματοποιημένες ενέργειες όταν εντοπίζονται αποκλίσεις από την κανονική εμφάνιση του προϊόντος. Μία άλλη μέθοδος οπτικού ελέγχου είναι η φασματική εικονογράφηση, τεχνολογία που καταγράφει πληροφορίες πέρα από το ορατό φάσμα, επιτρέποντας την ανάλυση υλικών με βάση τις μοναδικές φασματικές υπογραφές τους. Οι αλγόριθμοι ΤΝ μπορούν να αναλύουν δεδομένα φασματικής εικονογράφησης για να εντοπίσουν ρύπους που δεν είναι ορατοί με γυμνό μάτι. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για την ανίχνευση κρυμμένων ακαθαρσιών ή ουσιών μέσα στο προϊόν τροφίμου. Παράλληλα, συνδυάζοντας την ΤΝ με το blockchain, είναι δυνατή η διαφανής ιχνηλασιμότητα σε κάθε στάδιο της διαδικασίας παραγωγής. Αν εντοπιστεί ένας ρύπος, το blockchain μπορεί να διευκολύνει το γρήγορο εντοπισμό των παρτίδων που επηρεάζονται και να επισπεύσει την ανάκλησή τους. Τέλος, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) επιτρέπει στις μηχανές να κατανοούν και να επεξεργάζονται την ανθρώπινη γλώσσα. Η ΤΝ μέσω της NLP μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση δεδομένων βασισμένων σε κείμενο, όπως αναφορές ελέγχου ποιότητας, αποτελέσματα εργαστηριακών εξετάσεων ή ανατροφοδοσία πελατών. Με την εξαγωγή ενδείξεων από μη δομημένα δεδομένα, μπορεί να συνεισφέρει στον εντοπισμό πιθανών προβλημάτων στη διαδικασία παραγωγής.
Οι προοπτικές για την Τεχνητή Νοημοσύνη στη βελτίωση της ασφάλειας των τροφίμων είναι ενθαρρυντικές. Η υιοθέτηση αυτών των τεχνολογιών είναι κρίσιμη για την προστασία της υγείας των καταναλωτών και την εξασφάλιση της αξιοπιστίας της βιομηχανίας τροφίμων. Στο εγγύς μέλλον, αναμένεται να παρακολουθήσουμε περαιτέρω εξελίξεις που θα καθιστούν την ασφάλεια των τροφίμων ακόμα πιο αποτελεσματική και προηγμένη.
Ακολουθήστε το Powergame.gr στο Google News για άμεση και έγκυρη οικονομική ενημέρωση!
