Kann KI herkömmliche Bakterientests in der Lebensmittelindustrie ersetzen?
Deep-Learning-Modell analysiert digitale Bilder von Mikrokolonien und unterscheidet zuverlässig zwischen Krankheitserregern und mikroskopischen Lebensmittelrückständen
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Forscher haben ein Werkzeug der künstlichen Intelligenz zur schnellen Erkennung bakterieller Verunreinigungen in Lebensmitteln erheblich verbessert, indem sie Fehleinstufungen von Lebensmittelresten, die wie Bakterien aussehen, ausschließen.
Derzeitige Methoden zur Erkennung von Verunreinigungen in Lebensmitteln wie Blattgemüse, Fleisch und Käse, bei denen in der Regel Bakterien kultiviert werden müssen, erfordern oft spezielle Fachkenntnisse und sind zeitaufwändig - sie dauern mehrere Tage bis eine Woche.
Luyao Ma, Assistenzprofessorin an der Oregon State University, und ihre Mitarbeiter von der University of California, Davis, der Korea University und der Florida State University haben ein auf Deep Learning basierendes Modell zur schnellen Erkennung und Klassifizierung lebender Bakterien anhand digitaler Bilder von Bakterienmikrokolonien entwickelt. Die Methode ermöglicht eine zuverlässige Erkennung innerhalb von drei Stunden.
Ihr neuester Durchbruch besteht darin, das Modell so zu trainieren, dass es Bakterien von mikroskopisch kleinen Lebensmittelresten unterscheiden kann, um seine Genauigkeit zu verbessern. Ein Modell, das nur auf Bakterien trainiert wurde, stufte Trümmer in mehr als 24 % der Fälle falsch als Bakterien ein. Mit dem verbesserten Modell, das sowohl auf Bakterien als auch auf Verunreinigungen trainiert wurde, wurden diese Fehleinstufungen eliminiert.
Bakterielle Verunreinigungen können in der gesamten Lebensmittelproduktion auftreten, von der Landwirtschaft bis hin zu den Verarbeitungsbetrieben, und sie können aus Quellen wie Tieren, Bewässerungswasser, Boden und Luft stammen. Die U.S. Food & Drug Administration schätzt, dass jährlich 48 Millionen Fälle von lebensmittelbedingten Krankheiten auftreten, die zu 128.000 Krankenhausaufenthalten und 3.000 Todesfällen führen.
"Die frühzeitige Erkennung von lebensmittelbedingten Krankheitserregern, bevor die Produkte auf den Markt gelangen, ist von entscheidender Bedeutung, um Krankheitsausbrüche zu verhindern, die Gesundheit der Verbraucher zu schützen und kostspielige Rückrufaktionen zu reduzieren", so Ma.
In der Studie, die in der Fachzeitschrift npj Science of Food veröffentlicht wurde, wurde das Deep-Learning-Modell an drei Bakterienstämmen - E. coli, Listerien und Bacillus subtilis - sowie an Lebensmittelresten von Huhn, Spinat und Cotija-Käse getestet. Die Forscher arbeiten nun daran, das KI-System für den Einsatz in der Industrie zu optimieren.
Hinweis: Dieser Artikel wurde mit einem Computersystem ohne menschlichen Eingriff übersetzt. LUMITOS bietet diese automatischen Übersetzungen an, um eine größere Bandbreite an aktuellen Nachrichten zu präsentieren. Da dieser Artikel mit automatischer Übersetzung übersetzt wurde, ist es möglich, dass er Fehler im Vokabular, in der Syntax oder in der Grammatik enthält. Den ursprünglichen Artikel in Englisch finden Sie hier.
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