FOTO: Dreamstime/ Chanukakarunarathna4
Mai mult de 600 de milioane de oameni se îmbolnăvesc anual din cauza intoxicațiilor alimentare, potrivit Organizației Mondiale a Sănătății. Din păcate, în multe cazuri alimentele contaminate sunt depistate prea târziu, arată foodandwine.com. Dar cercetătorii aduc o veste care ar putea schimba radical modul în care ne protejăm hrana: inteligența artificială este folosită pentru a detecta contaminarea înainte ca aceasta să pună vieți în pericol.
Urmărește mai jos producțiile video ale G4Food:
- articolul continuă mai jos -
În august 2025, o echipă internațională de cercetători coordonată de Universitatea din Australia de Sud a publicat un studiu în revista Toxins. Rezultatele arată că inteligența artificială, combinată cu imagistica hiperspectrală (HSI), poate identifica rapid toxinele periculoase din alimente, în câmp sau în fabrici, înainte ca acestea să ajungă pe piață.
Pericolul ascuns al micotoxinelor
Cercetătorii explică faptul că HSI, asociată cu algoritmi de învățare automată, poate detecta micotoxinele – compuși toxici produși de ciuperci care contaminează recoltele în timpul creșterii, recoltării sau depozitării. Aceste substanțe pot provoca probleme grave de sănătate, de la intoxicații alimentare la cancer.
Organizația Națiunilor Unite pentru Alimentație și Agricultură estimează că un sfert din culturile lumii ar putea fi contaminate cu astfel de toxine. Acest procent alarmant subliniază urgența implementării unor tehnologii capabile să asigure siguranța alimentară pe scară largă.
„Imagistica hiperspectrală (HSI) ne permite să detectăm și să cuantificăm contaminarea pe întregi probe alimentare fără a le distruge”, afirmă Ahasan Kabir, doctorand la UniSA și autor principal al studiului.
Rezultate promițătoare în laborator
Pentru a testa eficiența metodei, echipa de cercetare din Australia și Canada a aplicat HSI pe cereale și nuci, alimente extrem de vulnerabile la contaminarea cu fungi. Tehnologia a permis obținerea unei „amprente optice” a micotoxinelor care, odată analizată de algoritmii de inteligență artificială, a dus la identificarea rapidă a alimentelor contaminate.
O analiză comparativă a peste 80 de studii privind grâu, porumb, orz, ovăz, migdale, arahide și fistic a demonstrat că sistemele HSI integrate cu machine learning depășesc ca performanță metodele tradiționale de detecție. Modelele au ajuns la o acuratețe cuprinsă între 90 și 95%, unele apropiindu-se de clasificare perfectă în condiții de laborator.
„Această tehnologie este deosebit de eficientă în identificarea aflatoxinei B1, una dintre cele mai cancerigene substanțe din alimente”, a precizat profesorul Sang-Heon Lee, coordonatorul proiectului la UniSA. „Oferă o soluție scalabilă și non-invazivă pentru industria alimentară, de la sortarea migdalelor la verificarea transporturilor de grâu și porumb.”
Un viitor mai sigur pentru consumatori
Cercetătorii subliniază că tehnologia poate fi aplicată în timp real, ceea ce înseamnă că ar putea salva milioane de vieți anual. În perspectivă, sistemele HSI ar putea fi integrate direct pe liniile de procesare alimentară sau chiar în dispozitive portabile, reducând atât riscurile pentru sănătate, cât și pierderile economice provocate de comerțul cu produse contaminate.
Echipa lucrează în prezent la rafinarea metodei pentru a crește și mai mult acuratețea detecției. Dacă rezultatele vor fi confirmate pe scară largă, inteligența artificială ar putea deveni aliatul decisiv în lupta împotriva contaminării alimentare, transformând radical standardele de siguranță din industria globală.
