Ученые ЧГУ нашли способ быстро определить качество рыбного сырья
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»
