Использование искусственного интеллекта и передовых технологий переработки пищевых продуктов для повышения безопасности, качества и продовольственной обеспеченности: всесторонний обзор

Искусственный интеллект становится преобразующей силой в решении многогранных задач обеспечения безопасности и качества пищевых продуктов, а также продовольственной обеспеченности. В настоящем обзоре обобщены достижения в области технологий на основе искусственного интеллекта (ИИ), включая машинное обучение, глубокое обучение, обработку естественного языка и компьютерное зрение, а также их применение на различных этапах цепочки поставок пищевых продуктов на основе всестороннего анализа литературы, опубликованной в период с 1990 по 2024 год. ИИ повышает безопасность пищевых продуктов благодаря обнаружению загрязнений в режиме реального времени, прогнозному моделированию рисков и мониторингу соблюдения нормативных требований, снижая риски для здоровья населения. Он повышает качество пищевых продуктов за счет автоматизации обнаружения дефектов, оптимизации прогнозирования срока годности и обеспечения стабильности вкуса, текстуры и внешнего вида. Кроме того, ИИ способствует укреплению продовольственной обеспеченности, обеспечивая ресурсосберегающее сельское хозяйство, прогнозирование урожайности и оптимизацию цепочек поставок для гарантирования наличия и доступности питательных пищевых ресурсов. В обзоре также рассматривается интеграция ИИ с передовыми технологиями переработки пищевых продуктов, такими как обработка высоким давлением, ультрафиолетовая обработка, импульсные электрические поля, холодная плазма и облучение, которые обеспечивают микробиологическую безопасность, продлевают срок годности и повышают качество продукции. Кроме того, интеграция ИИ с новыми технологиями, такими как Интернет вещей, блокчейн и датчики на основе ИИ, обеспечивает проактивное управление рисками, прогнозную аналитику и автоматизированный контроль качества. Анализируя потенциал этих инноваций в повышении прозрачности, эффективности и качества принятия решений в продовольственных системах, обзор выявляет существующие пробелы в исследованиях и предлагает стратегии преодоления таких барьеров, как ограниченность данных, недостаточная обобщаемость моделей и этические проблемы. Полученные выводы подчеркивают критически важную роль ИИ в развитии более безопасных, высококачественных и надежных продовольственных систем, определяя направления будущих исследований и способствуя формированию устойчивых продовольственных систем, обеспечивающих преимущества для здоровья населения и укрепляющих доверие потребителей.