Электронный нос научили понимать, когда портится мясо
16 авг 2024 18:40 #116838
от ICT
ICT создал тему: Электронный нос научили понимать, когда портится мясо
Испорченные продукты, по данным исследований, становятся причиной около 250 патологий, включая отравления, аллергии и даже онкологические заболевания. Для качественной оценки порчи продуктов сегодня применяют бактериологический анализ, однако он занимает много времени. Группа учёных из Сколтеха, Института проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН и других мировых ведущих научных организаций предложили новый метод для более точной и быстрой оценки качества мяса на основе технологий электронного носа и компьютерного зрения. Учёные из Сколтеха развивают технологию электронного носа на протяжении нескольких лет, применяя её в разных сферах. Так, в 2023 г. было показано применение для анализа запаха пластика. Такой "нос" состоит из линейки газовых сенсоров и использует алгоритмы распознавания образов для точной идентификации запаха, имитируя работу обонятельной системы человека. Разница в том, что электронный нос, в отличие от носа человека, может реагировать не только на вещества, обладающие запахом. В процессе жизнедеятельности бактерий в продуктах формируются летучие соединения — иначе говоря, появляется характерный запах, который считается первым признаком порчи. В новой статье исследователи изучили динамику порчи мяса с помощью электронного носа для оцифровки запаха, связанного с летучими маркерами его порчи, и сравнили результаты с изменениями в составе микробиома образцов испорченного мяса. "Запах является первым индикатором свежести либо несвежести продукта. В этой работе мы исследовали "точку перехода", пытаясь понять, когда продукт становится несвежим, некачественным, и увидели, что электронный нос позволяет выявить изменения на более ранних стадиях, в отличие от компьютерного зрения. Когда мы начали проводить тесты с мясом из супермаркета, динамика изменений была минимальной — оно почти не портилось, но когда взяли мясо на рынке, оно начало портиться. Оказалось, что на нём уже были бактерии, и довольно-таки разнообразные. В какой-то момент большинство бактерий начинает погибать, но остаются и размножаются самые стойкие — гнилостные. С помощью электронного носа мы наблюдали, как меняется запах образца мяса, на котором живут такие бактерии, и мы определили с помощью математических протоколов, когда наступает та самая точка перехода мяса из свежего состояния в несвежее", — рассказал соавтор работы и один из её научных руководителей Федор Федоров, старший преподаватель Центра фотоники и фотонных технологий. Учёные провели эксперименты при разной влажности и выяснили, какой сенсор в системе электронного носа наиболее чувствителен к таким изменениям. "Мы увидели, что это сенсор, который чувствителен к водороду. Найденная точка зависит от влажности в камере, в которой хранится мясо. Мы делали тесты при комнатной температуре, чтобы процессы проходили быстрее, и увидели, что есть зависимость от влажности: чем более влажный воздух, тем быстрее мясо пропадает. Оказывается, что одного сенсора и датчика влажности и температуры может быть достаточно, чтобы можно было определять точку, когда мясо пропало", — добавил Федор Федоров. В ходе ПЦР-исследования учёные измеряли относительное количество основных видов бактерий, численность которых изменялась в разные периоды времени — это бактерии классов Brochotrix, Psychrobacter и Mycoplasma. "В то время как сенсоры улавливают изменения, микробиологический анализ может показать их причину. Мы с коллегами посмотрели, как меняется бактериальный состав образцов мяса: какие бактерии размножаются, а какие погибают. Мы увидели, что электронный нос улавливает изменения в атмосфере как раз тогда, когда сильно меняется состав бактерий", — рассказал профессор Михаил Гельфанд, директор Центра молекулярной и клеточной биологии в Сколтехе и соавтор работы. Работа поддержана грантом Российского научного фонда "Новые селективные газоаналитические системы для картирования химического пространства".
Ссылка на источник
Пожалуйста Войти или Регистрация, чтобы присоединиться к беседе.
Похожие статьи
Тема | Релевантность | Дата |
---|---|---|
РЖД перестала понимать, когда закончит долгострой многомиллиардного ЦОДа | 14.4 | Вторник, 03 апреля 2018 |
Шерстяные носки научили ставить на паузу видео, когда хозяин заснул | 12.39 | Четверг, 17 декабря 2015 |
Смартфон поможет распознать испорченное мясо | 10.35 | Четверг, 28 июня 2018 |
Чат-бот Райффайзенбанка научился ещё точнее понимать текст | 8.58 | Вторник, 20 октября 2020 |
Видеть и понимать: куда ИИ двигает видеоаналитику | 8.58 | Среда, 12 июня 2024 |
Facebook способен понимать пользователей лучше, чем их родственники | 8.49 | Вторник, 13 января 2015 |
Голосовой ассистент в мобильной платформе iOS научился понимать по-русски | 8.39 | Вторник, 24 февраля 2015 |
Поисковая строка "Яндекса" научилась понимать команды с клавиатуры | 8.39 | Пятница, 14 августа 2015 |
Новый Abbyy FineScanner стал понимать тексты на 193 языках | 8.39 | Четверг, 11 февраля 2016 |
"Россети" и Сбер научат искусственный интеллект понимать электроэнергетику | 8.39 | Пятница, 07 июня 2024 |