浅谈人工智能技术在食品工业中的应用

过去几十年来，随着全球人口的增长，食品需求不断增加，人工智能（AI）被应用到食品行业。人工智能辅助系统拥有执行各种活动的能力，包括确定食品质量、提供控制机制、对食品进行分类和预测等。除了人工智能之外，传感器在食品行业的应用也有所增强，例如新鲜度传感、病原体检测、掺假检测、香味检测等。目前，被称为智能系统的人工智能辅助传感系统在食品行业中得到了广泛应用。这种技术融合具有通过高效食品制造彻底改变整个食品行业的独特潜力，优化食品加工和高品质食品生产和保存。因此，有必要拥有与该领域最新进展相关的全面信息，以便更好地理解并进行未来的研究活动。

本文不仅探讨了不同的人工智能技术、先进传感器、智能系统在食品工业的应用，还介绍了人工智能和智能系统的独特优势和目前存在的局限性，这些都为未来开发和创造更多可能性铺平了道路。

人工智能在食品行业具有众多优势，包括高效的食品生产流程、显著降低产品价格、提高食品质量和安全、通过延长食品保质期减少食品浪费以及优化食品生产，从而提高客户满意度，为生产者带来利润，也为环境带来好处。从目前应用来看，人工智能在食品行业的应用包括检测、预测、控制工具、质量分析和分类等，不同应用所使用的人工智能算法各有不同。例如，对感官品质进行排名使用 FL 模型时，食物的分类很简单。FL 模型还可以在食品行业中用于非线性食品建模、控制和分类；在食品领域，决策过程中经常采用 ES。另一方面，人工神经网络模型经常用于食品领域的任务，包括预测、分类和控制以及技术和食品加工。由于有监督的 ANN 方法能够从示例中学习，因此可以进行精确的预测。

实际上，无监督的 ANN 方法对于分类任务更受欢迎。ML 的使用是另一种用于食品样本预测和分类的技术。机器学习可用于解决具有许多变量和数据但没有预先存在的方程或公式的复杂问题。当规则过于复杂并且不断变化或者数据不断变化需要调整时，这种策略被认为是有帮助的。此外，食品行业可以利用该模型来求解包含传质和传热系数的分析数学模型。为了从样本中提取数据，这些人工智能算法可以与电子舌、电子鼻、计算机视觉系统和近红外光谱等其他传感器结合使用。

与传统的检测方法相比，电子鼻和电子舌已被证明可以提高质量。电子舌可用于识别有机和无机化学物质，而电子鼻可以检测气体或气味。人工智能正在将食品加工业从小型农业转变为重要的餐饮业。考虑几个方面是有益的，包括时间、资源和服务。此外，它还提高了企业的盈利能力和生产力优势。

人工智能正在食品行业中使用，并通过以下方式增强供应链：

(1) 食品安全监督；

(2) 每个阶段的产品测试；

(3) 准确的预测和库存控制；

(4) 跟踪产品从农场到消费者的整个过程。

尽管人工智能潜力巨大，但它也有一定的缺点。人工智能辅助自动化系统的初始实施成本非常高，这提高了生产成本。此外，不断发展的人工智能技术需要频繁的修改和维护。除了成本之外，数据隐私和数据泄露也是任何基于人工智能的技术的主要关注点。不道德和未经授权的数据收集是维护用户隐私的一个主要问题，而数据泄露则意味着强大网络安全的重要性。此外，人工智能的进步对人类社会构成严重威胁，因为它可能对人类就业产生负面影响。这将导致包括失业在内的重大社会问题。因此，平衡人工智能的利弊将是为人类社会获取整体利益的关键。

人工智能的潜在风险引发了监管政策的实施。食品行业中基于人工智能的应用是快速发展的技术，因此有必要对其使用进行一些控制。关键之一是人工智能应用中的数据隐私和道德，食品企业需要实施和实施严格的行动和政策，以安全测量其数据并遵守适当的准则。2021年，欧盟已经提出了对人工智能使用的监管，人工智能法案将检查与消费者基本权利相关的四个风险级别（例如，不良风险、高风险、有限风险和极小风险）。有趣的是，美国和欧盟的规则和监管不一致，专家认为欧盟的做法比美国联邦政府的政策更适合。最终，每个在食品和其他领域使用人工智能的国家都需要进行监管。关于人工智能在食品领域的使用仍然存在很多争论和不一致，预计在不久的将来会得到适当的阐述。