近年來(lái)，食品科學(xué)領(lǐng)域逐漸開(kāi)始探索機(jī)器學(xué)習(xí)的研究與應(yīng)用。尤其是在食品檢測(cè)中的在線質(zhì)量評(píng)估和測(cè)定方面，機(jī)器學(xué)習(xí)因具有強(qiáng)大的處理無(wú)關(guān)信息、提取特征變量和建立校準(zhǔn)模型的能力而得到廣泛應(yīng)用。

機(jī)器學(xué)習(xí)作為實(shí)現(xiàn)人工智能的關(guān)鍵手段之一，依賴于大規(guī)模數(shù)據(jù)的輸入和處理，從而使得大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)形成了一種緊密的協(xié)同關(guān)系。大數(shù)據(jù)為機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供了充足的訓(xùn)練樣本和實(shí)時(shí)信息，而機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)不斷優(yōu)化算法，提高對(duì)數(shù)據(jù)的分析和理解能力，推動(dòng)了人工智能的發(fā)展。這種密不可分的關(guān)系已經(jīng)成為推動(dòng)科技創(chuàng)新的強(qiáng)大引擎，其在食品領(lǐng)域的應(yīng)用尤為引人關(guān)注。

機(jī)器學(xué)習(xí)在食品檢測(cè)中的多維應(yīng)用

①  機(jī)器學(xué)習(xí)算法與近紅外光譜技術(shù)結(jié)合的食品檢測(cè)技術(shù)

近紅外光譜是一種基于光學(xué)原理的非侵入性分析技術(shù)，它利用物質(zhì)分子在近紅外光譜區(qū)域的吸收和散射特性，通過(guò)檢測(cè)吸收光和散射光的強(qiáng)弱來(lái)分析物質(zhì)的化學(xué)組成、結(jié)構(gòu)和性質(zhì)，從而達(dá)到快速、準(zhǔn)確地分析和檢測(cè)物質(zhì)的化學(xué)和物理性質(zhì)的目的。

近紅外光譜被廣泛用于食品成分和質(zhì)量指標(biāo)的快速、準(zhǔn)確分析。傳統(tǒng)方法存在著一定局限性，包括對(duì)大量樣本處理、復(fù)雜食品成分和質(zhì)量指標(biāo)分析的不足、受人為因素影響的準(zhǔn)確性和一致性問(wèn)題等。相較于傳統(tǒng)方法，近紅外光譜的優(yōu)勢(shì)在于其無(wú)化學(xué)物質(zhì)、快速準(zhǔn)確、無(wú)損、低成本、資源節(jié)約等特點(diǎn)，使其成為了傳統(tǒng)技術(shù)的有力競(jìng)爭(zhēng)者。

近期，機(jī)器學(xué)習(xí)算法與近紅外光譜技術(shù)的結(jié)合已為食品質(zhì)量檢測(cè)和病害狀態(tài)的監(jiān)測(cè)帶來(lái)了顯著的變化，常用的方法包括最小二乘法、多元線性回歸等。在食品檢測(cè)領(lǐng)域，近紅外技術(shù)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)食品的分類和檢測(cè)。

例如，利用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的近紅外光譜精確預(yù)測(cè)了奶酪的感官特性；精準(zhǔn)獲得巧克力的物理化學(xué)數(shù)據(jù)（pH值、糖度、黏度及顏色）和感官特性（基本味覺(jué)強(qiáng)度），再用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，成功對(duì)巧克力的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估；將肉類樣品根據(jù)其存儲(chǔ)條件分類，然后設(shè)計(jì)了一個(gè)多光譜圖像分析的智能系統(tǒng)來(lái)預(yù)測(cè)細(xì)菌的總活菌數(shù)，對(duì)牛肉腐敗情況進(jìn)行評(píng)估，能夠精準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)牛肉的正確分類。近紅外光譜技術(shù)的快速、準(zhǔn)確、無(wú)創(chuàng)、低成本等特點(diǎn)，為提高食品的質(zhì)量和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力提供了巨大的幫助。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步為近紅外光譜數(shù)據(jù)的處理和解釋提供更高效、準(zhǔn)確的手段。

②  計(jì)算機(jī)視覺(jué)在食品檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是機(jī)器學(xué)習(xí)在視覺(jué)領(lǐng)域的應(yīng)用，主要利用圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)來(lái)自動(dòng)分析和解釋視覺(jué)數(shù)據(jù)，如圖像和視頻。其目的是模擬人類的視覺(jué)，使計(jì)算機(jī)和相關(guān)設(shè)備能夠理解數(shù)字圖像和視頻，并從中提取有意義的信息以做出決策。

相對(duì)于傳統(tǒng)的人工操作，計(jì)算機(jī)視覺(jué)具有計(jì)算能力強(qiáng)大的特點(diǎn)，因此其分析的錯(cuò)誤率較低。與僅依賴傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的系統(tǒng)相比，將機(jī)器學(xué)習(xí)集成到這些系統(tǒng)中可以提高系統(tǒng)性能和模型準(zhǔn)確性。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)發(fā)展得益于新硬件和先進(jìn)算法的結(jié)合，其應(yīng)用領(lǐng)域也十分廣泛，包括醫(yī)學(xué)圖像檢測(cè)、自動(dòng)駕駛、面部識(shí)別、農(nóng)業(yè)和食品檢測(cè)等領(lǐng)域。

在食品領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用。例如，有學(xué)者提出了一種將計(jì)算機(jī)視覺(jué)與空間金字塔分割集成結(jié)合的技術(shù)，該技術(shù)能利用圖像特征和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)區(qū)分22種面粉品種的裸型和麥芽型；有研究開(kāi)發(fā)了一種計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)來(lái)提取印度酸橙果實(shí)的質(zhì)量并建立1D和2D特征之間的關(guān)系模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種稱重模型結(jié)合了1D和2D的優(yōu)勢(shì)，能夠更快、更經(jīng)濟(jì)地替代農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的手動(dòng)方法，特別是在甜橙的分類、分級(jí)和包裝過(guò)程中，展現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢(shì)；還有研究設(shè)計(jì)了一種圖像處理系統(tǒng)來(lái)確定蘑菇的外觀質(zhì)量，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)獲得的蘑菇的顏色、面積、質(zhì)量和體積等特性，對(duì)蘑菇的品質(zhì)進(jìn)行了評(píng)價(jià)。

在各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被廣泛地應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)，特別適用于處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的各種任務(wù)，如圖像分類、對(duì)象檢測(cè)、語(yǔ)義分割等。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)一步發(fā)展，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)步，現(xiàn)在可以進(jìn)一步處理收集到的食物圖片，從而對(duì)其進(jìn)行分類。

③  機(jī)器學(xué)習(xí)算法和智能傳感器結(jié)合的實(shí)時(shí)食品檢測(cè)技術(shù)

得益于機(jī)器學(xué)習(xí)和智能傳感器技術(shù)的不斷進(jìn)步，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)食品的質(zhì)量和安全性已經(jīng)變得觸手可及。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，以預(yù)測(cè)潛在問(wèn)題，并及時(shí)發(fā)現(xiàn)食品安全隱患。同時(shí)，智能傳感器根據(jù)其工作原理被分為物理傳感器、化學(xué)傳感器和生物傳感器等不同類型。例如，物理傳感器可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)溫度、濕度、壓力和氣味等關(guān)鍵參數(shù)，進(jìn)而及時(shí)識(shí)別出可能出現(xiàn)的問(wèn)題。這些技術(shù)的結(jié)合為食品工業(yè)提供了更為高效、更精確的手段來(lái)確保產(chǎn)品的質(zhì)量和安全性。

通過(guò)將機(jī)器學(xué)習(xí)與智能傳感器技術(shù)集成，能夠達(dá)到實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)和預(yù)警，從而大大提高食品安全保障。當(dāng)傳感器檢測(cè)到任何異常，該系統(tǒng)會(huì)立即通知操作員，并迅速采取預(yù)定措施，從而預(yù)防食品安全事故的發(fā)生。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的廣泛普及和快速發(fā)展，這些技術(shù)在傳感器系統(tǒng)中的應(yīng)用已變得越來(lái)越普遍，適用于各種規(guī)模的傳感器系統(tǒng)，包括小型系統(tǒng)和單一傳感器等。

正確應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以促進(jìn)更多富有競(jìng)爭(zhēng)力的傳感器系統(tǒng)和應(yīng)用的開(kāi)發(fā)。其中，一些實(shí)時(shí)檢測(cè)的傳感器集成，例如電子鼻、電子舌等，通常與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)結(jié)合在一起。通過(guò)電子鼻和電子舌等傳感器捕捉到樣品特征，再結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提取和分析這些多樣性的特征，從而全面評(píng)估樣品的品質(zhì)和屬性，這種方法在各種應(yīng)用領(lǐng)域中具有廣泛的適用性和靈活性，此方法通常被用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)食品，并取得了高精度的效果。一旦發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，這些系統(tǒng)能在極短時(shí)間內(nèi)發(fā)出警報(bào)，以便操作人員及時(shí)采取措施，確保食品的安全和質(zhì)量。

近年來(lái)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的智能傳感器在食品領(lǐng)域的應(yīng)用已取得了很大的突破。例如，基于光譜學(xué)的智能傳感器可用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)肉類食品加工流程并保證其質(zhì)量。基于超光譜成像的光學(xué)傳感器技術(shù)對(duì)干燥熱空氣中紫色斑點(diǎn)山藥片的質(zhì)量變化情況進(jìn)行評(píng)估，并成功地建立了預(yù)測(cè)模型。有學(xué)者設(shè)計(jì)了一種結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的電子鼻技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)肉類和魚(yú)類等食品腐敗程度的準(zhǔn)確檢測(cè)。

此外，電子舌技術(shù)在食品領(lǐng)域的應(yīng)用也十分廣泛，如食品溯源、食品新鮮度、食品品質(zhì)分級(jí)以及食品生產(chǎn)過(guò)程中的質(zhì)量監(jiān)控等。如利用金、銀、鉑等金屬裸電極作為工作電極，研發(fā)了一種伏安型電子舌系統(tǒng)，并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析方法，可用于對(duì)不同產(chǎn)地黃酒的品質(zhì)區(qū)分。通過(guò)結(jié)合傳感器技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以自動(dòng)采集和記錄食品生產(chǎn)過(guò)程中的關(guān)鍵參數(shù)和指標(biāo)，從而減少了人工干預(yù)的誤差，并提供了更準(zhǔn)確和全面的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2、大數(shù)據(jù)在食品工業(yè)中的應(yīng)用

①  基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)味網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

過(guò)去十幾年中，已有一些廚師和食品科學(xué)家注意到一個(gè)規(guī)律：相比不含共享風(fēng)味化合物的食物搭配，共享風(fēng)味化合物的搭配更受人們的歡迎。例如，外國(guó)流行把藍(lán)紋奶酪和巧克力搭配起來(lái)，這兩種食材共享風(fēng)味化合物高達(dá)73 種。

為了證實(shí)以上的規(guī)律，有研究對(duì)此進(jìn)行了相關(guān)研究，構(gòu)建了包含381種食材和1021 種風(fēng)味化合物的風(fēng)味網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成結(jié)果表明：北美食譜配方中，兩種食材共有的風(fēng)味化合物越多，它們一起出現(xiàn)在食譜中的可能性就越大，而與之相反的是在東亞食譜中，兩種食材共享化合物越多，一起使用的可能性就越小，這就是 “食物配對(duì)”（Food-pairing）原則。盡管不可能用科學(xué)的角度來(lái)全面解釋烹飪藝術(shù)，至少還可以了解，對(duì)于東亞人來(lái)說(shuō)，更傾向于共享化合物較少的食物搭配，并由此來(lái)考慮食材搭配。

② 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新風(fēng)味食品開(kāi)發(fā)

自風(fēng)味網(wǎng)絡(luò)被提出后，食品科學(xué)領(lǐng)域的研究人員開(kāi)始重視風(fēng)味化合物的數(shù)據(jù)，由此誕生了 Flavor DB。Flavor DB 是一種資源數(shù)據(jù)庫(kù)，廣泛覆蓋25595 種風(fēng)味化合物，在數(shù)據(jù)庫(kù)中列出的分子中，這些天然成分被進(jìn)一步分為 34 類，并映射到 527 種不同的天然來(lái)源。這些風(fēng)味化合物數(shù)據(jù)庫(kù)的建立彌補(bǔ)了之前風(fēng)味網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)不完整的缺陷，使得風(fēng)味網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分析更加科學(xué)、精準(zhǔn)，避免了一些因數(shù)據(jù)缺失而導(dǎo)致的不全面的結(jié)論，方便了后續(xù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新風(fēng)味食品開(kāi)發(fā)。

③ 大數(shù)據(jù)綜合利用

新興的機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)為食品工業(yè)的供應(yīng)鏈優(yōu)化和食品安全提供了全新的視角和方法。例如，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠根據(jù)食材和成分將一個(gè)國(guó)家的食譜轉(zhuǎn)化為另一個(gè)國(guó)家的食譜，使得人們更易于體驗(yàn)不同文化的美食。構(gòu)建大數(shù)據(jù)支持的營(yíng)養(yǎng)評(píng)估系統(tǒng)，可以幫助消費(fèi)者更加重視自己飲食中的營(yíng)養(yǎng)平衡，并通過(guò)分析食譜來(lái)計(jì)算食物的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值。

此外，有研究利用AI技術(shù)（特別是監(jiān)控?cái)z像機(jī)）監(jiān)控廚房的操作流程，進(jìn)一步增強(qiáng)了食品的安全標(biāo)準(zhǔn)，讓顧客更加信任。在食品安全與追溯方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)允許企業(yè)追蹤整個(gè)供應(yīng)鏈，從農(nóng)場(chǎng)到餐桌，確保食品來(lái)源的透明度和安全性。消費(fèi)者洞察與市場(chǎng)分析則利用大數(shù)據(jù)分析工具，例如情感分析和趨勢(shì)預(yù)測(cè)，幫助企業(yè)解讀復(fù)雜的消費(fèi)者數(shù)據(jù)。對(duì)于產(chǎn)品優(yōu)化與質(zhì)量控制，大數(shù)據(jù)在提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率方面起著核心作用。

最后，在創(chuàng)新性與可持續(xù)性的應(yīng)用中，通過(guò)分析各種數(shù)據(jù)源，企業(yè)不僅可以創(chuàng)造符合消費(fèi)者需求的新食品，而且能夠評(píng)估其生產(chǎn)和分銷過(guò)程的可持續(xù)性表現(xiàn)。

參考資料：

[1]丁浩晗,田嘉偉,謝禎奇,等.機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)在食品領(lǐng)域的應(yīng)用[J].食品與發(fā)酵工業(yè),2024,50(24):353-361.

[2]崔曉暉,李偉,顧誠(chéng)淳.食品科學(xué)大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)[J].中國(guó)食品學(xué)報(bào),2021,21(02):1-8.

作者簡(jiǎn)介：

小泥沙，食品科技工作者，食品科學(xué)碩士，現(xiàn)就職于國(guó)內(nèi)某大型藥物研發(fā)公司，從事?tīng)I(yíng)養(yǎng)食品的開(kāi)發(fā)與研究。