発明や技術に関して言えば、リストは常に刺激的で、新しいイノベーションの探求です。科学者は肉の鮮度を嗅ぎ分けられる鼻を開発しました。シンガポールの南洋理工大学が率いる科学者チームは、哺乳類の鼻を模倣して肉の鮮度を正確に評価し、適切な計算とアルゴリズムに取り組む人工嗅覚システムを発明しました。これは、生物医学と人工知能の科学の融合です。電子鼻は、肉が腐敗するときに発生するガスに反応して時間の経過とともに色が変わるバーコードで構成されており、人工知能を搭載したスマートフォンアプリの形でバーコードリーダーがあります。肉が腐敗しているか新鮮であるかを認識するために、鼻に適切なトレーニングが行われます。この電子鼻は、バーコードカラーのライブラリが多数あり、そこから肉の鮮度を予測し、新鮮かどうかを判断します。AIネットワークには、コマンドを処理し、アルゴリズムに従って人間のように機能し、さまざまな色のバーコードを読み取り、適切な結果を提供するニューラルネットワーク全体があります。
市販の製品でテストしたところ、熟成され腐敗の兆候が見られた鶏肉、魚、牛肉のサンプルで品質を確認しました。チームは、e-nose を動かす深層畳み込みニューラル ネットワーク AI アルゴリズムが、肉の鮮度を 98.5% の精度で予測したことを発見しました。比較として、研究チームは、e-nose で使用されるバーコードなどのセンサーの応答を測定するために一般的に使用されるアルゴリズムの予測精度を評価しました。このタイプの分析では、全体的な精度は 61.7% であることが示されました。
E-noseの動機
ロケットのアイデアの背後にある動機は、肉が食べられるものなのか、ゴミ箱に捨てたり野良犬にあげたりするものなのかを消費者に確認させることで、食品の無駄を減らすことです。これは、賞味期限ラベルよりも正確であると、中国、アメリカ、ロシアなど世界中の多くの科学者と協力したシンガポール国立大学（NTU）の研究チームは述べています。顧客は非常に不注意で、食品や製品を捨ててしまうことがあります。バーコードは、製品を捨てないようにすることでお金を節約するのに役立ち、環境にも役立ち、エコシステムのサイクルも維持します。バーコードは生分解性で無毒なので、食品の鮮度を高く保つことができます。これをより上流のサプライチェーンにまで広げていく必要があります。e-noseでは、バーコード内の20本のバーが受容体として機能します。各バーはキトサンでできています。キトサンはセルロース誘導体に埋め込まれた天然の糖で、異なるタイプの染料が含まれています。これらの染料は、腐敗した肉から放出されるガスと反応し、ガスの種類や濃度に応じて色を変えます。その結果、肉の状態を示す匂いの指紋として役立つ、独特の色の組み合わせが生まれます。
