Ein Gespür für Frische

KI-betriebene 'elektronische Nase' zum Aufspüren von Fleischfrische

17.11.2020 - Singapur

Ein Team von Wissenschaftlern unter der Leitung der Nanyang Technological University, Singapur (NTU Singapur) hat ein künstliches Geruchssystem erfunden, das die Nase von Säugetieren nachahmt, um die Frische von Fleisch genau beurteilen zu können.

Die "elektronische Nase" (E-Nase) besteht aus einem "Strichcode", der seine Farbe im Laufe der Zeit als Reaktion auf die beim Zerfall des Fleisches entstehenden Gase ändert, und einem Strichcode-"Lesegerät" in Form einer Smartphone-Anwendung, die mit künstlicher Intelligenz (KI) betrieben wird. Die E-Nase wurde darauf trainiert, die Fleischfrische aus einer großen Bibliothek von Strichcode-Farben zu erkennen und vorherzusagen (siehe Abbildung 1 unten).
Bei Tests an kommerziell verpackten Fleischproben von Huhn, Fisch und Rindfleisch, die bis zum Alterungsprozess belassen wurden, fand das Team heraus, dass ihr Algorithmus der tiefen Faltung des neuronalen Netzwerks KI, der die E-Nase antreibt, die Frische des Fleisches mit einer Genauigkeit von 98,5 Prozent vorhersagt. Zum Vergleich bewertete das Forschungsteam die Vorhersagegenauigkeit eines häufig verwendeten Algorithmus zur Messung der Reaktion von Sensoren wie dem in dieser E-Nase verwendeten Strichcode. Diese Art der Analyse ergab eine Gesamtgenauigkeit von 61,7 Prozent.
Die E-Nase, die in einem im Oktober in der wissenschaftlichen Zeitschrift Advanced Materials veröffentlichten Artikel beschrieben wurde, könnte dazu beitragen, die Verschwendung von Lebensmitteln zu reduzieren, indem sie den Verbrauchern bestätigt, ob Fleisch zum Verzehr geeignet ist, und zwar genauer als es ein "Best Before"-Etikett könnte, sagte das Forschungsteam von NTU Singapur, das mit Wissenschaftlern der Jiangnan-Universität, China, und der Monash-Universität, Australien, zusammenarbeitete.
Der Co-Lead-Autor Professor Chen Xiaodong, der Direktor des Innovative Centre for Flexible Devices bei NTU, sagte: "Unser künstliches Geruchssystem mit Proof-of-Concept, das wir in realen Szenarien getestet haben, kann leicht in Verpackungsmaterialien integriert werden und liefert in kurzer Zeit Ergebnisse, ohne die sperrige Verkabelung, die für die Sammlung elektrischer Signale in einigen E-Nasen verwendet wird, die erst kürzlich entwickelt wurden.
"Diese Strichcodes helfen den Verbrauchern, Geld zu sparen, indem sie sicherstellen, dass sie keine Produkte wegwerfen, die noch für den Konsum geeignet sind, was auch der Umwelt hilft. Die biologisch abbaubare und ungiftige Beschaffenheit der Strichcodes bedeutet auch, dass sie in allen Teilen der Lebensmittelversorgungskette sicher angewendet werden könnten, um die Frische der Lebensmittel zu gewährleisten.
Für diese Methode der Echtzeit-Überwachung der Lebensmittelfrische wurde ein Patent angemeldet, und das Team arbeitet jetzt mit einem Agrarunternehmen in Singapur zusammen, um dieses Konzept auf andere Arten verderblicher Lebensmittel auszuweiten.

Ein Gespür für Frische

Die von NTU-Wissenschaftlern und ihren Mitarbeitern entwickelte E-Nase besteht aus zwei Elementen: einem farbigen "Strichcode", der mit Gasen reagiert, die bei der Verwesung von Fleisch entstehen, und einem "Strichcode-Lesegerät", das die Farbkombination auf dem Strichcode mit Hilfe der KI interpretiert. Um die E-Nase tragbar zu machen, integrierten die Wissenschaftler sie in eine Smartphone-App, die in 30 Sekunden Ergebnisse liefern kann.
Die E-Nase ahmt die Funktionsweise einer Säugetiernase nach. Wenn sich Gase, die durch verwesendes Fleisch entstehen, an Rezeptoren in der Nase von Säugetieren binden, werden Signale erzeugt und an das Gehirn weitergeleitet. Das Gehirn sammelt dann diese Reaktionen und organisiert sie in Mustern, so dass das Säugetier den vorhandenen Geruch als Fleischalterung und Fäulnis erkennen kann.
In der E-Nase fungieren die 20 Striche im Strichcode als Rezeptoren. Jeder Strich besteht aus Chitosan (einem natürlichen Zucker), das in ein Zellulosederivat eingebettet und mit einer anderen Art von Farbstoff beladen ist. Diese Farbstoffe reagieren mit den Gasen, die beim Zerfall von Fleisch freigesetzt werden, und ändern ihre Farbe als Reaktion auf die verschiedenen Arten und Konzentrationen von Gasen, was zu einer einzigartigen Farbkombination führt, die als "duftender Fingerabdruck" für den Zustand von Fleisch dient.
Der erste Strich im Strichcode enthält beispielsweise einen gelben Farbstoff, der schwach sauer ist. Wenn er stickstoffhaltigen Verbindungen ausgesetzt wird, die bei der Zersetzung von Fleisch entstehen (so genannten Bioaminen), ändert sich dieser gelbe Farbstoff in Blau, wenn der Farbstoff mit diesen Verbindungen reagiert. Die Farbintensität ändert sich mit zunehmender Konzentration von Bioaminen, wenn das Fleisch weiter zerfällt.
Für diese Studie entwickelten die Wissenschaftler zunächst ein Klassifizierungssystem (frisch, weniger frisch oder verdorben) unter Verwendung eines internationalen Standards, der die Fleischfrische bestimmt. Dazu wurde die Menge an Ammoniak und zwei anderen Bioaminen extrahiert und gemessen, die in Fischverpackungen gefunden wurde, die in weit verbreiteter transparenter PVC (Polyvinylchlorid)-Verpackungsfolie verpackt und bei 4°C (39°Fahrenheit) über fünf Tage in unterschiedlichen Intervallen gelagert wurden.
Gleichzeitig überwachten sie die Frische dieser Fischverpackungen mit Strichcodes, die auf die Innenseite der PVC-Folie geklebt wurden, ohne den Fisch zu berühren (siehe Abbildung 2 unten). Die Bilder dieser Strichcodes wurden in unterschiedlichen Abständen über fünf Tage hinweg aufgenommen.

E-nose erreicht eine Gesamtgenauigkeit von 98,5Prozent (siehe Abbildung 2 unten).

Eine Art von KI-Algorithmus, bekannt als Deep Convolutional Neural Networks, wurde dann mit Bildern verschiedener Barcodes trainiert, um Muster im Geruchsfingerabdruck zu identifizieren, die jeder Frischekategorie entsprechen.
Um die Vorhersagegenauigkeit ihrer E-Nase zu messen, überwachten die NTU-Wissenschaftler dann die Frische von kommerziell verpacktem Hühner-, Fisch- und Rindfleisch mit Barcodes, die auf die Verpackungsfolie geklebt und bei 25°C (77°Fahrenheit) gelagert wurden. Über 4.000 Bilder der Strichcodes von sechs Fleischverpackungen wurden in unterschiedlichen Zeitabständen über 48 Stunden hinweg aufgenommen, ohne die verschiedenen Fleischverpackungen zu öffnen.
Das Forschungsteam schulte sein System zunächst darin, Muster unter den in 3.475 Strichcode-Bildern erfassten Geruchsfingerabdrücken zu erkennen, bevor es die Genauigkeit des Systems an den übrigen Bildern testete.
Die Ergebnisse ergaben insgesamt 98.5 Prozent Genauigkeit - 100 Prozent Genauigkeit bei der Identifizierung von verdorbenem Fleisch und eine Genauigkeit von 96 bis 99 Prozent bei frischem und weniger frischem Fleisch.
Zum Vergleich wählte das Forschungsteam nach dem Zufallsprinzip 20 Strichcode-Bilder aus jeder Frischekategorie aus, um die Vorhersagegenauigkeit der euklidischen Distanzanalyse zu beurteilen, einer häufig verwendeten Methode zur Messung der Reaktion von Sensoren wie dem in dieser E-Nase verwendeten Strichcode. Diese Analyse ergab eine Gesamtgenauigkeit von 61,7 Prozent.
Prof. Chen, Vorsitzender des Lehrstuhls für Materialwissenschaft und -technik an der NTU, sagte: "Obwohl E-Nasen umfassend erforscht worden sind, gibt es immer noch Engpässe bei ihrer Kommerzialisierung, da es bei den aktuellen Prototypen Probleme mit der genauen Erkennung und Identifizierung des Geruchs gibt. Wir brauchen ein System, das sowohl über einen robusten Sensoraufbau als auch über eine Datenanalysemethode verfügt, mit der sich Geruchs-Fingerabdrücke genau vorhersagen lassen, was unsere E-Nase bietet.
"Die zerstörungsfreie, automatisierte und Echtzeit-Überwachungsfunktion könnte auch dazu genutzt werden, die Arten von Gasen zu erkennen, die andere Arten verderblicher Lebensmittel ausstoßen, wenn sie weniger frisch werden, und so eine breit anwendbare neue Plattform für die Qualitätskontrolle von Lebensmitteln schaffen, worauf wir jetzt hinarbeiten.

Hinweis: Dieser Artikel wurde mit einem Computersystem ohne menschlichen Eingriff übersetzt. LUMITOS bietet diese automatischen Übersetzungen an, um eine größere Bandbreite an aktuellen Nachrichten zu präsentieren. Da dieser Artikel mit automatischer Übersetzung übersetzt wurde, ist es möglich, dass er Fehler im Vokabular, in der Syntax oder in der Grammatik enthält. Den ursprünglichen Artikel in Englisch finden Sie hier.

Originalveröffentlichung

Paper ‘Portable Food-Freshness Prediction Platform Based on Colorimetric Barcode Combinatorics and Deep Convolutional Neural Networks’ published in Advanced Materials in October 2020.

https://www.yumda.com/de/news/1168701/ein-gespuer-fuer-frische.html

Originalveröffentlichung

Paper ‘Portable Food-Freshness Prediction Platform Based on Colorimetric Barcode Combinatorics and Deep Convolutional Neural Networks’ published in Advanced Materials in October 2020.

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