Алгоритмы машинного обучения научились распознавать фальсифицированное молоко — причем не только саму подделку, но и антибиотики, консерванты, растительные примеси и ГМ-компоненты в одном продукте. Разработку ведут исследователи Казанского государственного аграрного университета.
Как подделывают молоко и почему одной проверки недостаточно
Схем фальсификации на рынке несколько. Производители могут частично заменять натуральный молочный жир растительным, добавлять в цельное молоко воду или обезжиренный продукт, продавать молоко одного животного под видом другого.
Бывает и так, что недостоверные сведения просто указывают на упаковке или в документах. Проверять молоко сегодня можно разными способами, но каждый из них решает только часть задачи.
- Физико-химический анализ показывает, сколько в продукте жира и белка.
- Хроматография и спектроскопия помогают обнаружить антибиотики, консерванты и лишнюю воду.
- Молекулярно-биологические методы позволяют установить, от какого животного получено молоко, и выявить растительный белок или генетически модифицированные компоненты.
Универсального инструмента, который закрывал бы все риски сразу, не существует. Именно поэтому исследователи сделали ставку на искусственный интеллект, способный объединять и интерпретировать данные разных проверок.
Напомним, что ранее ФНС запустила ИИ-сервис для прогноза банкротства бизнеса — ещё один пример внедрения искусственного интеллекта в российский госсектор.
Что дает машинное обучение при анализе молока
Подход, разработанный в Казанском государственном аграрном университете, предполагает использование алгоритмов машинного обучения для анализа результатов лабораторных исследований. ИИ помогает быстрее и точнее выявлять отклонения, которые могут указывать на фальсификацию.
Система способна указать на присутствие в продукте антибиотиков, консервантов, растительных примесей и ГМ-компонентов — то есть закрывает сразу несколько типов рисков, которые раньше проверялись по отдельности.
Для потребителя это означает более надежный контроль качества молочной продукции. Для производителей — дополнительный стимул соблюдать технологии, поскольку скрыть нарушения становится сложнее.
Почему фальсификация молока остается устойчивой проблемой
Подмена молочного жира растительным, разбавление водой и недостоверная маркировка встречаются на российском рынке регулярно, а лабораторные проверки требуют времени и ресурсов.
Применение ИИ в пищевой безопасности — часть более широкого тренда на цифровизацию контроля качества. Алгоритмы уже используются для проверки зерна, мяса и других продуктов, а молоко становится очередным направлением, где машинное обучение берет на себя рутинную аналитику.
Разработка ведется в Казанском государственном аграрном университете — одном из ведущих аграрных вузов России, где исследования в области пищевых технологий и биотехнологий ведутся на постоянной основе.
Если подход получит практическое применение, он может изменить систему входного контроля на молокоперерабатывающих предприятиях и в розничных сетях. Пока речь идет об исследовательской разработке, а не о готовом коммерческом продукте.
Дальнейшее зависит от того, насколько быстро технологию удастся адаптировать для массовых проверок и интегрировать в существующие лабораторные процессы. Открытым остается вопрос: станет ли ИИ-контроль обязательным элементом пищевой безопасности или останется дополнительным инструментом в арсенале лабораторий.