E-Nose – новая разработка для определения качества продуктов из мяса

Команда ученых из сингапурского Технологического университета Наньян спроектировала искусственный аналог носа. Он с высокой точностью воспроизводит функции системы обоняния млекопитающих и способен очень точно определять, насколько свежая продукция из мяса, рыбы или птицы.

Новая система, получившая название Electronic Nose (E-Nose) представляет собой уникальную вариацию на тему сканера баркодов. Основным ее элементом является специальная штрих-кодовая маркировка, цвет которой изменяется в зависимости от наличия и концентрации газов, возникающих при разложении мяса. Для интерпретации цветового обозначения используется специальный «сканер» – это специальное приложение, которое пользователь может установить на свой смартфон. За точность работы «сканера» отвечают технологии искусственного интеллекта (ИИ). E-Nose способен определять свежесть мяса, а также прогнозировать срок его годности – это стало возможным благодаря добавлению в программу обширной библиотеки цветовых кодов.

Тестирование проводилось на закупленных в рядовых магазинах и выдержанных в неподходящих условиях образцах куриного мяса, говядины и рыбы. По результатам тестов команда установила, что использованный ими алгоритм оценки на основе ИИ и технологиях нейронных сетей, который управляет электронным носом, определяет свежесть мяса с точностью 98,5% . Для сравнения разработчики E-Nose оценили точность работы широко используемой системы чувствительных датчиков – она составила всего лишь 61.7%.

Как отмечают эксперты авторитетного научного издания Advanced Materials, E-Nose может быть эффективен в решении сразу нескольких задач. С одной стороны, он способен помочь уменьшить объем пищевых отходов – потребителям будет намного проще точно оценить свежесть мяса, следовательно, распродавать его можно будет быстрее. С другой стороны, такая высокоточная цифровая экспертиза поможет избежать искусственного завышения цен розничными продавцами. В-третьих, более точный контроль с большой вероятностью приведет к повышению эффективности борьбы с пищевыми заболеваниями. И выиграют от массового внедрения новой технологии, прежде всего, производители. E-Nose потенциально сможет стать эффективным инструментом определения «честной цены» на мясную продукцию – а потребители, используя тот же самый инструмент, смогут убедиться в честности цены.

Один из авторов проекта, профессор университета Наньян Чен Сяодун, возглавляющий центр iFlex (Innovative Centre for Flexible Devices), отмечает широкую применяемость новой технологии: Разработанная нами система искусственного обоняния, которую мы уже успешно протестировали в реальных условиях и на реальных продуктах, может сочетаться с тандеме с большинством современных форматов пищевой упаковки. То есть контрольный маркер может наноситься одновременно с базовой упаковкой и этикеткой. После этого он будет работать автономно, реагирую на химический состав среды внутри упаковки. Если мясо начнет портиться и выделять соответствующие газы, маркер уловит их и среагирует изменением цвета. Такая автономность обеспечивает не только точность, но и простоту использования – не нужно ни электропитание, ни сложное оборудование. Достаточно только нашего «электронного носа» в формате баркода, встроенного в стандартную упаковку».

Как отмечает Сяодун, разработанная им и его командой система способна обеспечить потребителям экономию их денег, одновременно гарантируя, что они покупают свежую продукцию. Кроме того, по E-Nose можно будет убедиться в свежести мяса, которое уже лежит в холодильнике. С одной стороны, это защитит от потребления потенциально опасной продукции. С другой стороны, с такой проверкой покупатели не будут отправлять в утиль пока еще свежие продукты. А это вклад в сокращение объемов пищевых отходов – один из мощнейших трендов современного глобального пищепрома.

Сами маркеры, выполняемые в формате штрих-кодов, также безопасны. По словам разработчиков, они полностью биоразлагаемые и абсолютно не токсичные. А это позволяет без дополнительных рисков внедрить их во все звенья цепочки поставок.

Разработчики «электронного носа» уже подали патент на свое ноу-хау. В настоящее же время они развивают взаимоотношения с представителями агропромышленного сектора Сингапура, планируя при их содействии расширить использование своей концепции, внедрив ее и в другие типы скоропортящихся продуктов.

E-Nose: технические детали

Сингапурский электронный нос конструктивно прост и элементарен в использовании. Он состоит всего из 2 элементов: штрих-кода, который при вступлении в реакцию с газообразными продуктами разложения органики, меняет свою расцветку, и «сканера», который, используя ИИ-технологии, интерпретирует считанную с кода цветовую комбинацию. Дабы повысить практичность E-Nose и облегчить его вывод в массовое использование производителями, ритейлерами и потребителями, сканер получил максимально простое управление. Он работает через камеру смартфона: объектив наводится на штрих-код, изображение анализируется – и за за 30 секунд с высокой точностью определяется свежесть продукта.

Принцип работы электронного носа основан на работе обонятельной системы млекопитающих. Когда газы, образующиеся при разложении мяса, связываются с рецепторами в носу млекопитающих, генерируются соответствующие сигналы и передаются в мозг. Затем мозг собирает эти отклики и организует их в шаблоны, позволяя животному определять по запаху залежавшееся и испорченное мясо. Этот механизм реализован как у диких животных, так и у человека – в то же время у людей он за годы эволюции стал менее острым.

20 полосок штрих-кода системы E-Nose срабатывают как обонятельные рецепторы. Каждая полоска изготовлена из хитозана (натурального сахара, широко используемого в средствах для снижения уровня холестерина), который интегрирован в производное целлюлозы и окрашен специальными красителями. Они реагируют на концентрацию газов, которые выделяет постепенно портящееся мясо, и меняют свой цвет в зависимости от типа и концентрации газов. В результате получается уникальная комбинация цветов, которая служит своеобразным «отпечатком запаха», по которому можно точно определить свежесть состояние любого мяса.

Например, первая полоса штрих-кода окрашена слабокислым желтым красителем. При вступлении в реакцию с азотсодержащими соединениями, образующимися в процессе разложении мяса  и называемыми биоаминами, желтый краситель превращается в синий. Причем интенсивность цвета изменяется пропорционально повышению концентрации биоаминов в ходе дальнейшего разложения мяса.

Для этого проекта сингапурские ученые разработали специальную систему классификации (свежее, менее свежее или испорченное), в основу которой лег международный стандарт свежести мяса. Определить градацию цветов по уровню свежести удалось путем извлечения и измерения количества аммиака и двух других биоаминов, содержащихся в упаковках с рыбой, птицей и мясом, обернутых в широко используемую прозрачную упаковочную ПВХ-пленку и хранящихся при температуре +4°C. Контрольные значения собирались в течение пяти дней с разными интервалами.

E-Nose: общая точность на уровне 98,5%

После составления системы контрольных значений был обучен специальный алгоритм на основе технологий искусственного интеллекта и нейросетей. При обучении использовались изображения различных штрих-кодов, на основе которых выявлялись и записывались закономерности в «отпечатке запаха», соответствующие каждой категории свежести.

Чтобы определить точность прогнозов «электронного носа», ученые из NTU проверили после завершения обучения ряд контрольных тестов. В их ходе была проверена свежесть куриных, рыбных и говяжьих продуктов. Как отмечают разработчики, в рамках этого тестирования штрих-коды 6 контрольных образцов были просканированы более 4 000 раз в в течение 48 часов с различным интервалом меду сканированиями. При этом упаковка все время оставалась не поврежденной. Следовательно, влияние внешней среды и снижение концентрации газов внутри упаковки исключены.

Результаты тестирования показали общую точность новой системы на уровне 98,5% – 100% при выявлении откровенно испорченного мяса и 96–99% точности при цветовом разделении мяса на свежее и не совсем свежее.

Для сравнения исследовательская группа случайным образом выбрала 20 изображений штрих-кода из каждой категории свежести, чтобы сопоставить точность прогноза анализа с инструментами Евклидова расстояния – широко используемого метода измерения реакции датчиков. И такое сравнение только подтвердило перспективность новой разработки – традиционные инструменты показали общую точность всего в 61,7%.

В то же время профессор Чен Сяодун подчеркивает, что для получения полностью готового к использованию варианта еще предстоит решить немало задач: «Несмотря на то, что мы тщательно исследовали и протестировали систему E-Nose, все еще остается ряд узких мест, которые затрудняют коммерциализацию нашего концепта. Прежде всего, это потенциальные проблемы с точностью обнаружения и идентификации запаха. Нам нужна система, которая имеет не только точно срабатывающий датчик, го и “умный” метод анализа данных, который сможет не только точно определить свежесть мяса по его запаху, но и спрогнозировать ее изменение».

«По сути, мы создали уникальный метод неразрушающего автоматизированного мониторинга свежести, который работает в режиме реального времени. И он также может быть использован для идентификации типов газов, которые выделяют любые другие типы скоропортящихся продуктов по мере снижения их свежести. Другими словами, мы стоим на пороге создания принципиально новой платформы для контроля качества пищевых продуктов, которая будет сочетать широчайшую применяемость и высокую точность. И мы непременно будем продолжать развивать нашу разработку даже после ее вывода в практическое использование», – говорит Чен Сяодун.