Электронный нос научили понимать, когда портится мясо

16 авг 2024 18:40 #116838 от ICT
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


  • Сообщений: 103416

  • Пол: Не указан
  • Дата рождения: Неизвестно
  • Пожалуйста Войти или Регистрация, чтобы присоединиться к беседе.

    Похожие статьи

    ТемаРелевантностьДата
    РЖД перестала понимать, когда закончит долгострой многомиллиардного ЦОДа14.4Вторник, 03 апреля 2018
    Шерстяные носки научили ставить на паузу видео, когда хозяин заснул12.39Четверг, 17 декабря 2015
    Смартфон поможет распознать испорченное мясо10.35Четверг, 28 июня 2018
    Чат-бот Райффайзенбанка научился ещё точнее понимать текст8.58Вторник, 20 октября 2020
    Видеть и понимать: куда ИИ двигает видеоаналитику8.58Среда, 12 июня 2024
    Facebook способен понимать пользователей лучше, чем их родственники8.49Вторник, 13 января 2015
    Голосовой ассистент в мобильной платформе iOS научился понимать по-русски8.39Вторник, 24 февраля 2015
    Поисковая строка "Яндекса" научилась понимать команды с клавиатуры8.39Пятница, 14 августа 2015
    Новый Abbyy FineScanner стал понимать тексты на 193 языках8.39Четверг, 11 февраля 2016
    "Россети" и Сбер научат искусственный интеллект понимать электроэнергетику8.39Пятница, 07 июня 2024

    Мы в соц. сетях