Искусственный интеллект (ИИ) – что это?
Технологии искусственного интеллекта (ИИ) находятся в стадии активного развития и применяются во многих областях, таких как медицина, финансы, робототехника, автомобильная промышленность, пищевая промышленность и многие другие.Искусственный интеллект (ИИ) – это компьютерная программа, которая имитирует человеческое поведение, а также постепенно обучается и рассуждает, используя собираемую информацию.
Некоторые технологии искусственного интеллекта, которые применяются в пищевой промышленности – это: нейронные сети, экспертные системы, алгоритмы нечёткой логики, электронный язык, электронный нос, машинное (компьютерное) зрение, машинное (компьютерное) обучение.
Направления использования искусственного интеллекта (ИИ) в пищевой промышленности
Применение искусственного интеллекта (ИИ) в пищевой промышленности имеет множество потенциальных применений и значительно улучшает производство, качество и безопасность пищевых продуктов.Основные направления применения искусственного интеллекта (ИИ) в пищевой промышленности приведены ниже.
- Контроль качества и безопасность пищевых продуктов. ИИ используется для автоматического контроля качества сырья и готовой продукции в режиме реального времени. Технологии ИИ обнаруживают дефекты, посторонние предметы, определяют температуру и плотность, предсказывают срок годности и определяют соответствие продуктов стандартам качества. Более того ИИ-системы способны следить за соблюдением сотрудниками норм гигиены.
- Распознавание и классификация продуктов. ИИ используется для автоматического распознавания и классификации продуктов. Технологии ИИ помогают в определении вида, размера, веса и состояния продукта, что применяется в контроле качества, сортировке и упаковке продукции.
- Оптимизация производства. ИИ оптимизирует процессы производства пищевых продуктов, управляет инвентаризацией и составляет рациональные графики производства. Кроме того, технологии ИИ могут анализировать данные о производственных процессах, таких как скорость работы конвейера или уровень заполнения упаковки, и предлагать оптимальные настройки для повышения эффективности и минимизации отходов.
- Разработка новых продуктов. ИИ ускоряет и улучшает процесс исследования и разработки новых продуктов. Технологии ИИ помогают в анализе данных и выделении трендов, что облегчает прогнозирование вкусовых предпочтений и разработку инновационных продуктов.
- Прогнозирование спроса и управление инвентарем. Технологии ИИ используются для прогнозирования спроса на продукцию, что позволяет управлять инвентарем и предотвращать проблемы с остатками или нехваткой товаров.
Искусственные нейронные сети (ИНС) в пищевой промышленности
Искусственные нейронные сети (ИНС) представляют собой модели, инициируемые работой биологических нейронных сетей, и использующиеся для обработки информации и принятия решений. Они состоят из множества искусственных нейронов, которые объединены иерархический образом и обучаются на основе предоставленных данных.В пищевой промышленности нейронные сети обучены распознавать дефекты и отклонения в продукции. Например, они могут автоматически проверять качество упаковки, определять бракованные продукты или прогнозировать и предотвращать возможные проблемы в процессе производства и др. Некоторые примеры использования ИНС приведены ниже.
| Применение искусственных нейронных сетей (примеры) |
|---|
|
Описание кинетики массообмена при осмотическом обезвоживании баклажанов |
|
Предсказание содержания влаги в процессе сушки грибов |
| Классификация растительных масел |
| Прогнозирование содержания бенз (а)пирена в процессе копчения сосисок |
| Прогнозирование вкусовых качеств чеснока |
Экспертные системы с искусственным интеллектом (ЭСИИ) в пищевой промышленности
Экспертные системы с искусственным интеллектом (ЭСИИ) являются программными инструментами, которые используют знания экспертов в определенной области для принятия решений и предоставления рекомендаций.В пищевой промышленности ЭСИИ осуществляют контроль качества готовой продукции и поступающего сырья, а также контроль технологических процессов и др. Некоторые примеры экспертных систем приведены ниже.
|
Экспертные системы (примеры) |
|---|
|
Мониторинг и прогнозирование качества пищевой продукции в производственном процессе |
|
Выявление болезней и методов их устранения в бананах |
| Контроль и управление технологическим процессом сухого помола кофе |
| Оценка экологичности виноградарства |
| Сортировка зёрен ячменя |
Алгоритмы нечеткой логики в пищевой промышленности
В ходе построения экспертных систем, нейронных сетей и других систем искусственного интеллекта используются приемы теории нечеткой логики.Нечеткая логика – это область искусственного интеллекта, которая моделирует и принимает решения в условиях неопределенности и нечеткости.
В пищевой промышленности нечеткая логика используется для оптимизации процессов производства, оптимизации рецептов, анализа и управления качеством продукции, прогнозирования спроса, управления запасами и др.
Некоторые примеры использования алгоритмов нечёткой логики приведены ниже.
|
Нечёткая логика в принятии решений (примеры) |
|---|
|
Управление температурой стерилизации консервов |
|
Ранжирование упакованной ароматной продукции |
| Управление процессом обжарки кофейных зерен |
| Ранжирование в соответствии с качеством кексов |
| Управление процессом выпечки |
Электронный язык с искусственным интеллектом в пищевой промышленности
Электронный язык с искусственным интеллектом – это технология, которая позволяет компьютерным системам понимать естественный язык, взаимодействовать с людьми и выполнять задачи, связанные с обработкой текста и анализом содержания. Электронный язык разрабатывается с помощью специальных алгоритмов и нейронных сетей.Применение электронного языка может быть полезным во многих аспектах производства пищевых продуктов. Это – контроль качества, оптимизация производства, прогнозирование спроса, планирование производства, разработка новых продуктов и др.
Некоторые примеры использования электронного языка приведены ниже.
|
Электронный язык с ИИ (примеры) |
|---|
|
Оценка вкусовых качеств готовой продукции |
|
Контроль процесса посола ветчины |
| Классификация меда от количества антиоксидантов |
| Выявление фальсификации молока |
|
Анализ содержания глюкозы в сахарном тростнике |
Электронный нос с искусственным интеллектом в пищевой промышленности
Электронный нос с искусственным интеллектом – это технология, которая позволяет компьютерным системам анализировать и интерпретировать запахи и обнаруживать ароматические характеристики веществ. Электронный нос разрабатывается с помощью специальных алгоритмов и нейронных сетей.Применение электронного носа в пищевой промышленности может быть полезным для обнаружения аномальных запахов и контроля качества, определения состава и ароматических характеристик продуктов, оценки свежести и сохранности продуктов, разработки новых продуктов и создания ароматических профилей и др. Некоторые примеры использования электронного носа приведены ниже.
|
Электронный нос с ИИ (примеры) |
|---|
|
Классификация образцов говядины |
|
Выявление фальсификации маргарина в коровьем топленом масле |
| Прогнозирование уровня кислотности обжаренных кофейных зерен |
|
Выявление и классификация порчи рыбы |
|
Классификация меда |
Машинное (компьютерное) зрение с искусственным интеллектом в пищевой промышленности
Машинное (компьютерное) зрение с искусственным интеллектом – это технология, которая позволяет компьютерным системам «видеть» и «понимать» изображения и видео с помощью алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей.Машинное зрение с искусственным интеллектом применяется в различных этапах и процессах производства пищевых продуктов. Это:
- классификация и сортировка продуктов по размеру, форме, цвету и качеству;
- определение спелости фруктов и овощей;
- отделение продуктов с повреждениями или дефектами;
- определение содержания питательных веществ;
- определение степени спекания и обжарки;
- обнаружение дефектов или повреждений на продуктах (царапины, трещины или неравномерности);
- оптимизация производства (работа конвейера, упаковка, минимизация отходов);
- новые продукты и инновации (разработка новых вкусов, упаковок или форм продуктов).
| Машинное зрение с ИИ (примеры) |
|---|
|
Классификация бананов |
|
Сортировка болгарского перца |
| Определение свежести рыбы |
| Прогнозирование объема яиц |
| Прогнозирование качества пива |
Машинное (компьютерное) обучение с искусственным интеллектом (МО с ИИ) в пищевой промышленности
Машинное (компьютерное) обучение с искусственным интеллектом (МО с ИИ) – это область компьютерной науки, которая изучает и разрабатывает методы и алгоритмы, позволяющие компьютерным системам извлекать знания и обучаться на основе данных, без явного программирования.Искусственный интеллект в машинном обучении – это использование различных методов и алгоритмов, включая нейронные сети, генетические алгоритмы, обработку естественного языка и многое другое.
В целом, машинное обучение с искусственным интеллектом предлагает бесчисленные возможности для оптимизации и автоматизации процессов в пищевой промышленности.
В пищевой промышленности МО с ИИ используется:
- для анализа данных, выявления паттернов и трендов для предсказания спроса;
- для автоматического контроля качества продукции на производственных линиях (обнаружение дефектов, отклонений от стандартов, классификация продуктов на основе их внешнего вида);
- для повышения эффективности и точности процессов управления складом и логистикой (предсказание спроса, оптимизация, планирование и управление запасами, определение оптимальных маршрутов доставки и логистическая оптимизация);
- для разработки новых продуктов и улучшения существующих (анализ данных о предпочтениях потребителей и их поведении, предсказание спроса на новые продукты); и др.
Заключение
В статье проанализированы различные направления использования искусственного интеллекта (ИИ) в пищевой промышленности, а также приведены некоторые модели и программные инструменты. Источниками информации послужили печатные издания и электронные ресурсы. Дата обращения к электронным ресурсам (интернет-ресурсам): 03.02.2024.Материал подготовлен аналитиком foodsmi Еленой Горшениной.
Источники: Гербер Ю.Б., Балко С.В., Якушев А.А. Цифровой формат развития пищевой промышленности в современных экономических условиях / Экономика, предпринимательство и право. – 2022. – Том 12. – № 5. – С. 1614–1624. | Дрофичева Н.В. Использование цифровых технологий в пищевой и перерабатывающей промышленности / Плодоводство и виноградарство Юга России. – 2023. – № 84 (6). – С. 209–235. | Епрынцева Н.А. Применение искусственного интеллекта в пищевой отрасли / Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. – 2022. – № 1 (27). – С. 39–42. | Как ИИ-системы меняют пищевую промышленность | Нейросети в пищевой промышленности: открытие новых горизонтов инноваций и эффективности| Тимчук ЕГ. Применение искусственного интеллекта в пищевой промышленности / Научные труды Дальрыбвтуза. – 2022. – Т. 61. – № 3. – С. 21–42.
