کاربرد هوش مصنوعی در صنایع غذایی

کاربرد هوش مصنوعی در صنایع غذایی چیست؟ سلام به شما دوست عزیز علم فودی. در این مقاله می خواهیم نگاهی به هوش مصنوعی در صنایع غذایی داشته باشیم و ببینیم این تکنولوژی چه کاربردی در صنعت غذا دارد. پس تا  پایان این مطلب با علم فود همراه باشید.

هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک فناوری پیشرفته، تحولات چشمگیری در صنایع غذایی ایجاد کرده است. این فناوری با بهینه سازی فرآیندهای تولید، کنترل کیفیت، مدیریت زنجیره تأمین و کاهش ضایعات غذایی، نقش کلیدی در بهبود کارایی و ایمنی مواد غذایی ایفا میکند. در این مقاله، به بررسی دقیق کاربردهای هوش مصنوعی در بخشهای مختلف صنایع غذایی پرداخته میشود.

 

شبکه مصنوعی در صنایع غذایی

یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در صنایع غذایی، استفاده از شبکه های عصبی می باشد.. شبکه عصبی مصنوعی ابزار مفیدی برای ارزیابی ایمنی و کیفیت مواد غذایی است که مدل سازی رشد میکروبی، پیش بینی ایمنی مواد غذایی، تفسیر داده های طیفی و پیش بینی خواص فیزیکی، شیمیایی، کاربردی و حسی مواد غذایی مختلف را شامل می شود.

در واقع در شبکه عصبی مصنوعی سعی بر این است که ساختاری تهیه شود که همانند مغز ، قدرت یادگیری، تعمیم دهی و تصمیم گیری داشته باشد. این شبکه ها برای مسائل کنترل، علی الخصوص سیستم های پیچیده که مدل سازی این سیستم ها میسر نیست یا به سختی انجام می شود مناسب می باشد.

کاربرد مدل سازی شبکه های عصبی مصنوعی در مواد غذایی در زمینه های مختلفی نظیر مدلسازی هدایت حرارتی، برآورد ضریب اصطکاک در لوله و ضرایب انتقال حرارت ارائه شده است. کاربردهای جالبی از مدلسازی شبکه های عصبی مصنوعی از قبیل آنالیز طیف بازتابش فرآورده های غذایی مختلف ازطریق کمومتری گزارش شده است. مدل سازی شبکه های عصبی مصنوعی درحال تبدیل شدن به یک ابزار بسیار امیدوارکننده در مدل سازی پیش بینی کننده موادغذایی است

 

کاربرد هوش مصنوعی در صنایع غذایی

ماشین ادراک

ماشین ادراک یکی از امیدوار کننده ترین زمینه های کاربردی در حیطه ی علوم و صنایع غذایی با توجه زیاد به ماشین بینایی و بینی الکتریکی است که از سوی برخی به عنوان انقلابی در آنالیز های حسی پذیرفته شده است. پارامترهای حسی مهم مانند بو و ظاهر (از جمله شکل و رنگ) محصولات غذایی به وسیله ی تکنولوژی های دستگاه های ادراک تشخیص داده می شود که می تواند نشانه های کلی ایمنی و کیفیت مواد غذایی را ارائه دهد. استفاده از ماشین ادراک یک از نمونه های کاربرد هوش مصنوعی در صنایع غذایی است.

 

(electronic nose) بینی الکتریکی

حس بویایی یکی از پنج حواس اصلی (بینایی ، بویایی ، چشایی ، شنوایی و لمسی) بوده و دارای اهمیت فوق العاده بالایی در انسان می باشد. دانشمندان زیادی، بمدت چندین دهه، برای درک فرایند بویایی تلاش کرده اند. درک این فرایند کار سختی است ، چرا که مردم اغلب حتی برای پیدا کردن کلمات جهت توصیف رایحه استشمام شده، با مشکل مواجه می شوند.بینی الکتریکی یک دستگاه سیستم بویایی است که یک ابزار نسبتا جدید را برای تکمیل ارزیابی های حسی ارائه میدهد. بینی الکتریکی یکی دیگر ازنمونه های استفاده از هوش مصنوعی در صنایع غذایی است.

یک بینی الکتریکی سیستم بویایی انسان را شبیه سازی می کند و مزایای زیادی نسبت به سنسور های حسی انسانی برای کنترل کیفیت و ایمنی مواد غذایی دارد و در شرایطی استفاده می شود که ممکن است پانلیست های انسانی در معرض مواد سمی قرار بگیرند.

ماشین بینایی

شبیه به بینی الکترونیکی ، کاربرد ماشین بینایی در زمینه ی صنایع غذایی برای به انجام رساندن وظایف مربوط به کنترل کیفی بصری و یا سنجش از راه دور در محیط های نامطلوب به جای بازرسان انسانی ، کاهش خطای بازرسانو یا افزایش بهروری است. تصاویر گرفته شده به وسیله ی دوربین دستگاه میتواند در ناحیه‌ی مرئی، مادون قرمز، فرابنفش و یا ray-x باشد. در اینجا نیز همانند بینی الکترونیکی با فرآیند تشخیص الگو مواجه هستیم که ANN یکی از ابزارهای مطلوب برای شناسایی الگوی برنامه های ماشین بینایی است.

 

میکروبیولوژی و تخمیر مواد غذایی

یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع غذایی، در بحث میکروبیولوژی و تخمیر مواد غذایی است. با وجود الگوهای مختلف رشد و پاسخ های بیولوژیکی پیچیده ی سلول های میکروبی به عوامل بیرونی، تمایل به پیدا کردن یک مدل کلی از رشد میکروبی برای جایگزین کردن آن با روش های گران قیمت و وقت گیر شمارش میکروبی رو به افزایش است. اخیرا از ANN به عنوان یک روش جایگزین برای مدل سازی رشد میکروبی استفاده می شود که شامل پیش بینی مستقیم تعداد میکروب ها و نرخ رشد میکروب و پیش بینی غیر مستقیم پارامتر های مدل موجود است.

علاوه بر مدل سازی رشد میکروبی ، اغلب از ANN برای کنترل پارامتر های کیفی در طی تخمیر مواد غذایی، تعیین مشخصات کیفی مواد غذایی تخمیر شده، طبقه بندی محصولات تخمیری و طبقه بندی مواد غذایی آسیب دیده به علت آلودگی های میکروبی استفاده می شود.

استفاده از هوش مصنوعی در خشک کردن مواد غذایی

در تحقیقی خشک کردن هویج با استفاده از شبکه عصبی مدولار بررسی شد. پارامترهای سرعت، زمان و دمای خشک کردن به عنوان پارامترهای ورودی به شبکه در نظر گرفته شد. سپس از شبکه های با دو زیرلایه با نورون های سیگموئیدی و خطی استفاده شد. منحنی های خشک کردن حاصل از این شبیه سازی که با این شبکه بدست آمدند با دقت های مناسبی به داده های آزمایشی برازش داده شدند. نتایج نشان داد که شبکه عصبی مورد استفاده شده در تخمین تقریبی شرایط بهینه خشک کردن مناسب است.

 

دوره آموزشی متخصص آزمایشگاه مواد غذایی

 کنترل کیفیت و ایمنی مواد غذایی

هوش مصنوعی با استفاده از تکنیکهای پردازش تصویر و یادگیری ماشین، قادر به شناسایی آلاینده ها و نقص های محصولات غذایی است. برای مثال:

• تشخیص اجسام خارجی: سیستمهای مبتنی بر AI میتوانند ذرات فلز، شیشه یا پلاستیک را در خطوط تولید شناسایی کنند. این فناوری با دقت بالا از ورود محصولات آلوده به بازار جلوگیری میکند.
• پایش فساد مواد غذایی: با استفاده از سنسورهای گاز و دما، هوش مصنوعی میتواند تغییرات شیمیایی ناشی از فساد را تشخیص دهد و هشدارهای لازم را ارسال کند. برای نمونه، سیستم های نظارتی مبتنی بر AI قادرند میزان گازهای منتشرشده از مواد فاسدشده را تحلیل کنند.

 

بهینه سازی بسته بندی

هوش مصنوعی در طراحی و تولید بسته بندی های هوشمند کاربرد گستردهای دارد:

• بسته بندی تطبیقی: AI با تحلیل ابعاد و شکل محصولات، بهترین روش بسته بندی را پیشنهاد میکند و از هدررفت مواد جلوگیری میکند.
• بسته بندی پایدار: هوش مصنوعی میتواند مواد دوستدار محیط زیست را برای بسته بندی انتخاب کند و ردپای کربن را کاهش دهد.
• نظارت بر شرایط نگهداری: سنسورهای مجهز به AI دما و رطوبت داخل بسته ها را رصد میکنند و در صورت بروز مشکل، به سرعت هشدار میدهند.

 

 پیشبینی ماندگاری محصولات

با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین، هوش مصنوعی قادر است عمر مفید محصولات غذایی را پیش بینی کند. برای مثال:

• تحلیل داده های حسگرها: AI با بررسی دما، رطوبت و سایر عوامل محیطی، زمان فساد مواد را تخمین میزند.
• مدلسازی رشد میکروبی: سیستمهای هوشمند میتوانند سرعت رشد باکتریها را در محصولات پیشبینی کنند و به تولیدکنندگان کمک کنند تا شرایط نگهداری را بهبود بخشند.

 

 مدیریت زنجیره تأمین

هوش مصنوعی با تحلیل داده های بزرگ، مدیریت زنجیره تأمین مواد غذایی را متحول کرده است:

• پیشبینی تقاضا: الگوریتمهای AI با بررسی الگوهای مصرف، پیشبینی دقیقی از نیاز بازار ارائه میدهند و از انباشت یا کمبود محصول جلوگیری میکنند.
• بهینه سازی حمل ونقل: هوش مصنوعی بهترین مسیرهای حمل ونقل را با در نظر گرفتن عواملی مانند ترافیک و شرایط جوی تعیین میکند.
• ردیابی محصولات: فناوری بلاکچین همراه با AI، شفافیت کامل در مسیر حرکت محصولات از مزرعه تا مصرف کننده ایجاد میکند.

 

کاهش ضایعات غذایی

هوش مصنوعی با شناسایی نقاط اتلاف در زنجیره تولید، به کاهش ضایعات غذایی کمک میکند:

• تحلیل رفتار مصرفکننده: AI با پیشبینی ترجیحات خریداران، از تولید بیش ازحد محصولات جلوگیری میکند.
• مدیریت موجودی: سیستم های هوشمند موجودی انبارها را بهینه میکنند و از فاسدشدن مواد جلوگیری میکنند.
• توزیع هوشمند: پلتفرمهای مبتنی بر AI مواد غذایی مازاد را به مراکز نیازمند هدایت میکنند.

 

 توسعه محصولات جدید

هوش مصنوعی با تحلیل داده های مصرفکنندگان، به تولید محصولات متناسب با سلیقه بازار کمک میکند:

• تحلیل ترجیحات غذایی: AI با بررسی نظرات مشتریان در شبکه های اجتماعی، ترکیبات جدیدی برای محصولات پیشنهاد میدهد.
• بهینه سازی فرمولاسیون: هوش مصنوعی میتواند ترکیبات مواد اولیه را برای بهبود طعم، بافت و ارزش غذایی بهینه کند.

 

 نظافت و بهداشت در خطوط تولید

رباتهای مجهز به هوش مصنوعی در نظافت و ضدعفونی خطوط تولید نقش مهمی ایفا میکنند:

• شستشوی خودکار: سیستمهای CIP (Cleaning-in-Place) با استفاده از AI، زمان و منابع مصرفی برای نظافت را کاهش میدهند.
• شناسایی نقاط آلوده: دوربین های هوشمند نقاطی که نیاز به نظافت دارند را شناسایی میکنند و به کارکنان هشدار میدهند

 

دوست عزیز علم فودی اگر می خوای از دوره های تخصصی که علم فود برگزار میکنه باخبر بشی و کلی مطلب علمی در زمینه صنایع غذایی یاد بگیری علم فود رو در اینستاگرام هم دنبال کن (کافیه روی عکس زیر کلیک کنی تا وارد پیج علم فود بشی):

مقاله کاربرد شبکه عصبی مصنوعی در علوم و صنایع غذایی

مقاله شبکه عصبی و کاربرد آن در صنایع غذایی

Artificial intelligence (AI) implementation in the food industry as a promising tool for protecting food from microbes

علم فود