دانشمندان دانشگاه ایالتی پنسیلوانیا موفق به طراحی و توسعه یک زبان الکترونیکی پیشرفته شدهاند که با بهرهگیری از هوش مصنوعی، قادر است در مدت زمان کوتاهی فساد و آلودگی مواد غذایی را شناسایی کند. این ابزار هوشمند با استفاده از حسگرهای گرافنی و شبکههای عصبی مصنوعی، میتواند کیفیت و اصالت مواد غذایی را بهطور دقیق ارزیابی کرده و راهکاری کارآمد برای مقابله با تقلب در صنعت غذا ارائه دهد. مطابق مقاله منتشرشده در مجله معتبر Nature، این فناوری توانایی شناسایی تفاوتهای جزئی در ترکیبات مایعات مشابه را دارد و عملکردی مشابه چشیدن انسان از خود نشان میدهد.
این نوآوری میتواند یک تحول بزرگ در صنعت غذا و سلامت عمومی ایجاد کند. اهمیت این فناوری نهتنها در کاهش خطرات ناشی از مصرف مواد غذایی آلوده است، بلکه میتواند به کاهش هدررفت مواد غذایی نیز کمک کند. با تجاریسازی این زبان الکترونیکی، زنجیره تأمین غذا شفافتر شده و اعتماد مصرفکنندگان به محصولات افزایش مییابد. استفاده از تکنولوژیهای پیشرفته در خدمت ایمنی غذایی، گامی ارزشمند در بهبود کیفیت زندگی بشر است.
نظارت بهتر بر ایمنی مواد غذایی و سلامت
در حالی که زبان انسان با گیرندههای چشایی، سیگنالها را به مغز منتقل میکند، زبان الکترونیکی جدید با استفاده از حسگرهای پیشرفته، سیگنالهای الکتریکی را به شبکه عصبی مصنوعی ارسال کرده و دادهها را تحلیل میکند. این فناوری توانایی شگفتانگیزی در تشخیص فساد و تقلب در مواد غذایی دارد؛ از شناسایی شیر رقیقشده و تمایز میان انواع قهوهها تا سنجش تازگی آبمیوهها در طول زمان.
در یک آزمایش برجسته، این فناوری موفق شد با دقت بیش از 97 درصد تفاوت میان نوشیدنیهایی نظیر کوکاکولا معمولی، رژیمی، بدون کافئین و پپسی را تشخیص دهد. همچنین، این سیستم مبتنی بر گرافن قادر است مواد شیمیایی مضر، از جمله اسید پرفلوروهگزانویک، را حتی در غلظتهای بسیار پایین (معادل یک قطره در یک استخر المپیک) شناسایی کند.
کاربردهای این فناوری به صنایع غذایی محدود نبوده و میتواند در حوزههای پزشکی برای تشخیص بیماریها و تحلیل مواد شیمیایی در صنایع دیگر نیز مورد استفاده قرار گیرد. از دیگر مزایای آن، کاهش هزینههای تولید در مقیاس وسیع به دلیل عدم نیاز به سنسورهای یکسان و دقیق است.
این زبان الکترونیکی یک دستاورد قابل تحسین در تقاطع علم مواد، هوش مصنوعی و ایمنی غذایی است. علاوه بر بهبود سلامت عمومی، این فناوری میتواند زنجیره تأمین مواد غذایی را شفافتر کرده و اعتماد مصرفکنندگان را افزایش دهد. کاربرد گسترده این فناوری در صنایع مختلف نشان از پتانسیل بیپایان آن برای تغییر استانداردهای جهانی در تشخیص مواد و تضمین ایمنی دارد. تجاریسازی آن میتواند تأثیر شگرفی در کاهش هزینهها و بهبود دسترسی به فناوریهای دقیق داشته باشد.