Công nghệ nền tảng
Ngành công nghiệp thực phẩm đang đối mặt với áp lực phải cải thiện hiệu suất và chất lượng. Kiểm tra nội dung dinh dưỡng, một phần quan trọng trong kiểm soát chất lượng và ghi nhãn sản phẩm, là lĩnh vực mà tự động hóa bắt đầu tạo ra sự khác biệt lớn. Những phương pháp thử nghiệm thủ công thường chậm chạp và dễ mắc lỗi, nhưng hiện nay, với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI), robot và phần mềm kết nối, các phòng thí nghiệm có thể kiểm tra chất dinh dưỡng, dị ứng và ô nhiễm một cách nhanh chóng và đồng nhất.
AI và máy học
AI và máy học (Machine Learning - ML) là nền tảng của phân tích dinh dưỡng tự động hiện đại. Các mô hình AI ngày càng tốt hơn trong việc phân tích dữ liệu thực phẩm. Ví dụ, mạng nơ-ron tích chập (CNN) có khả năng phân loại hình ảnh thực phẩm, phát hiện ô nhiễm và ước lượng kích thước khẩu phần. Những mô hình đã được huấn luyện trước như ResNet hay EfficientNet đang được sử dụng để nhận diện các món ăn khác nhau hoặc đánh dấu các vấn đề trong việc ghi nhãn thực phẩm ít natri.
Học chuyển giao giúp các hệ thống này thích nghi với các nhiệm vụ riêng biệt - như phát hiện hư hỏng hoặc xác minh các tuyên bố ghi nhãn. Học củng cố tinh chỉnh quá trình kiểm tra bằng cách điều chỉnh các điều kiện (như lượng thuốc thử hoặc thời gian ủ) theo thời gian thực.
Quang phổ và hình ảnh siêu phổ
Để kiểm tra nhanh chóng và không phá hủy, các công cụ bức xạ cận hồng ngoại (NIR) và hình ảnh siêu phổ đang được sử dụng để đo độ ẩm, mức chất béo và protein. Ví dụ, hệ thống NIR của PerkinElmer trong quy trình chế biến sữa liên tục theo dõi chất lượng sản phẩm mà không làm chậm dây chuyền sản xuất. Camera siêu phổ, kết hợp với machine learning, cũng có thể phát hiện sự thiếu hụt dinh dưỡng trong cây trồng hoặc phát hiện dị ứng trong hàng hóa đã hoàn thiện.
Ứng dụng tự động hóa
Tự động hóa trong kiểm tra dinh dưỡng ảnh hưởng đến hầu hết mọi điểm trong chuỗi cung ứng - từ cách thức phân tích nguyên liệu trong phòng thí nghiệm đến cách theo dõi cây trồng trên đồng ruộng. Khi các công nghệ này phát triển, chúng không chỉ làm tăng tốc độ mà còn thay đổi cách ra quyết định, quản lý rủi ro và tạo ra giá trị.
Phân tích dinh dưỡng thông minh
Các nền tảng được điều khiển bởi AI đang thay đổi cách dữ liệu dinh dưỡng được diễn giải. Những hệ thống này không chỉ tạo ra nhãn “tĩnh” - chúng còn khai thác từ nhiều nguồn dữ liệu để xác định các mẫu, sự bất thường và thậm chí các cảnh báo. Trong các môi trường có sản lượng cao, điều này cho phép phát hiện những bất thường trước khi sản phẩm được đóng gói.
Phát hiện dị ứng và theo dõi lô hàng
Phát hiện dị ứng tự động đang giải quyết một thách thức lâu dài của ngành công nghiệp thực phẩm - khả năng xác định ô nhiễm trong thời gian thực mà không làm gián đoạn quy trình sản xuất. Các hệ thống hình ảnh siêu phổ và thị giác máy tính hiện có thể quét dòng sản phẩm liên tục, phát hiện dị ứng như đậu phộng hoặc gluten dựa trên các dấu hiệu phổ hoặc hạt bụi.
Một điểm đặc biệt là cách mà các công cụ này kết hợp với công nghệ theo dõi như blockchain. Khi một bất thường được phát hiện, nó có thể được gắn với một lô hàng cụ thể, vị trí hoặc lô nguyên liệu. Điều này cung cấp một mức độ truy xuất pháp lý không chỉ giúp quản lý việc thu hồi mà còn có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ nhà cung cấp và các điều khoản hợp đồng.
Thách thức và tương lai
Mặc dù việc tự động hóa đã có những tiến bộ đáng kể, nhưng nó cũng đối mặt với nhiều thách thức. Một trong những khó khăn lớn nhất là sự đa dạng của tập dữ liệu. Nhiều mô hình AI đã được huấn luyện trên các loại thực phẩm hạn chế - chủ yếu là các sản phẩm phương Tây, có cấu trúc cao. Các món ăn kết hợp, nguyên liệu vùng miền hoặc định dạng biến đổi (như món hầm hoặc sốt) thường không dễ phân tích.
Các phòng thí nghiệm nhỏ và vừa cũng phải đối mặt với rào cản tài chính và nhân sự. Chi phí thiết bị có thể cao, và việc đào tạo nhân viên để quản lý và bảo trì các hệ thống này cần thời gian. Hệ thống hạ tầng cũ cũng làm tăng độ phức tạp, đặc biệt khi cố gắng nâng cấp các công cụ hiện đại cho các hệ thống cũ.
Trong tương lai, các thiết bị NIR di động và kiểm tra đất qua ứng dụng đang làm cho phân tích tiên tiến dễ tiếp cận hơn cho các nhà sản xuất nhỏ. Các mô hình dự đoán đang được sử dụng để dự báo sự suy giảm dinh dưỡng, giúp các nhóm thiết lập ngày hết hạn động liên kết với điều kiện nhiệt độ và độ ẩm.
