У серпні 2025 року міжнародна дослідницька група під керівництвом Університету Південної Австралії представила новаторське дослідження. Дослідники показали, що інтеграція гіперспектральної візуалізації (HSI) з машинним навчанням може ефективно виявляти мікотоксини.
Цю інформацію опублікував Food & Wine з посиланням на публікацію в журналі Toxins.
Мікотоксини можуть забруднювати зернові, горіхи та різні інші продукти під час вирощування, збору врожаю або зберігання. За даними ФАО, до 25% сільськогосподарських культур у світі можуть бути уражені мікотоксинами, що підкреслює важливість цієї технології.
HSI дозволяє глибше спостерігати за продуктами, створюючи оптичний відбиток для кожного товару. Машинне навчання інтерпретує цю інформацію та виявляє навіть найменші спектральні аномалії, що свідчать про забруднення.
У своєму дослідженні вчені застосували цю методику до зернових (пшениці, кукурудзи, вівса, ячменю) та горіхів (мигдалю, арахісу, фісташок). Модель досягла точності 90–95%, а в деяких випадках наближалася до 100%. Метод виявився особливо ефективним у виявленні афлатоксину B1, одного з найнебезпечніших канцерогенних агентів, що містяться в продуктах харчування.
Наразі дослідники зосереджені на впровадженні цієї системи у виробничі лінії, а в майбутньому — у портативні пристрої. Цей прогрес сприятиме моніторингу партій зерна або горіхів у режимі реального часу, гарантуючи, що на ринку будуть доступні лише безпечні продукти.
Джерело: agroportal.ua
