Вместо икры — желатин: как ИИ помогает выбрать качественный деликатес

Ученые Казанского ГАУ и Марийского госуниверситета разработали методы выявления фальсифицированной икры с помощью искусственного интеллекта, сообщает «Газета.ру». Специалисты проанализировали публикации о применении машинного обучения для контроля качества и выделили три основных подхода.

Первый основан на инфракрасной и рамановской спектроскопии — алгоритм анализирует химический состав образца. Второй использует компьютерное зрение: нейросеть оценивает цвет, форму и текстуру икринок. Третий объединяет изображения со спектральными данными и сигналами сенсоров, распознающих аромат.

Некоторые модели ИИ классифицируют образцы с точностью более 90%. Главное преимущество — скорость: генетический анализ занимает часы, а цифровые методы позволяют оперативно проверять большие партии. Однако системы не заменяют лабораторию полностью, а помогают отбирать подозрительные образцы для более глубокой проверки, отметила доцент Казанского ГАУ Лейсан Якупова. Для внедрения технологий ученым предстоит создать базы данных и закрепить методы в стандартах контроля качества.