Ученые Череповецкого государственного университета разрабатывают методы, которые позволят быстро определять сроки хранения рыбной продукции. Анализ можно будет провести всего за несколько измерений, не нарушая при этом целостность сырья.

В настоящее время качество рыбы определяют большим количеством трудозатратных и сложных методов с использование разнообразного дорогостоящего оборудования.

В основу разрабатываемых череповецкими учеными экспресс-аналитических методов лягут большие объемы спектральных данных.

«Мы планируем разработать методику экспресс-аналитического определения сроков хранения и безопасности пищевого рыбного сырья, на примере радужной форели. Сама методология заключается в сочетании инструментальных приборов с математическим анализом (обработка данных). Так сказать, комплексный подход для определения дней хранения и оценки качества. В перспективе с коллегами-инженерами будет создано новое оборудование на основе спектроскопии для пищевых продуктов с системой искусственного интеллекта», — говорит руководитель лаборатории прикладной биотехнологии ЧГУ Дарья Вилкова.

Также ученые создадут библиотеку данных, содержащую спектры этих образцов. Ее использование позволит разрабатывать новые алгоритмические модели для построения описательных и прогностических карт сходств сырья (сравнения свежего образца с испытуемыми).

«Наша открытая библиотека будет состоять из большого массива данных, в который войдут значения, полученные при сканировании спектров рыбного сырья. Библиотека будет открытой для всех желающих, и каждый может работать с ней. На основе этих данных будут построены алгоритмические модели. В дальнейшем будет возможно подставлять в эту модель свои данные любому для сравнения и в этой модели будет наглядно видно, какого качества сырье, то есть день хранения и безопасно ли это сырье для употребления», — поясняет Дарья Вилкова.

По словам авторов, экспресс-аналитические методы будут построены на основе спектрального анализа с автоматизированным сравнением с данными из созданной библиотеки.

В дальнейшем благодаря созданной библиотеки можно обучить нейронную сеть, которая сможет прогнозировать срок хранения и качество сырья.

Как сообщают ученые Череповецкого государственного университета, полученные результаты будут иметь практическую значимость для органов контроля безопасности пищевой продукции, а также иметь потенциал для предприятий пищевой промышленности. Они помогут оптимизировать процесс входного контроля качества сырья и повысить эффективность внутреннего контроля продукции за счет повышения уровня автоматизации и цифровизации. Ряд компаний рыбопереработки уже проявили свой интерес к этой работе.

Результаты исследования опубликованы в одном из международных научных журналов.
Работа проводится при поддержке Российского научного фонда.

* * * партнерский материал ФГБОУ ВО «ЧГУ»