机器学习可以帮助测试Honey

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图片来源:Pexels.com

蜂蜜很受欢迎,但它却是世界上贴错标签的食品之一。在世界各地,识别真正的蜂蜜变得越来越困难。甚至值得信赖的供应商也倾向于混合各种成分,例如甘蔗,大米糖浆和玉米。一些供应商还向其中添加了有毒元素,例如动物抗生素,铅和其他重金属。所有这些对于人体摄入都是不安全的。因此,至关重要的是要正确识别真正的蜂蜜。

从其植物来源鉴定蜂蜜的方法(Melissopalynology)是一项昂贵且耗时的过程,由专业人员在实验室中并使用专用设备进行。该过程过于复杂,因此需要更好和更简单的解决方案。

这就是机器学习的用武之地。机器学习具有惊人的能力,能够对人类也难以分类的事物进行分类。通过机器学习,已经开发了一种更方便,更便宜的方法,该方法在题为“使用机器学习增强型明场显微镜进行蜂蜜身份验证”的论文中进行了介绍。去年,在享有盛誉的AI会议“神经信息处理系统(NeurIPS)”的“ AI促进社会公益”研讨会上,该论文被接受。

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这个蜂蜜认证工具是由两名大学生和一名高中生使用130美元的显微镜开发的。据说即使是11岁的老人,这种显微镜也非常易于操作。

该论文的作者之一,彼得大学的学生彼得·赫说:“因此,我们认为,作为一个去中心化的系统,它在实践中将证明是可扩展的,生产商/消费者/养蜂协会可以轻松地测试蜂蜜并帮助清除欺诈者。”伦敦帝国学院,在一封电子邮件中。

在开发该工具的过程中,他们收集了不同类型的蜂蜜(麦卢卡,洋槐,“立陶宛语”,“黑森林”,桉树) 梅洛多拉和百里香)。他们收集了每种类型的微小样本,并在显微镜下仔细检查了它们。他们能够识别和标记约2500个花粉碎片。这些种类进一步分为三类:圆形,三角形和尖刺。他们发现,每种蜂蜜中的花粉都是独特的,彼此之间是不同的,并且借助机器,百里香中的蜂蜜可以与黑森林中的花粉区别开。

机器学习识别蜂蜜真实性的步骤可以简化为两个步骤:

1.    机器学习使用它’的花粉识别神经网络,用于检测和确定当前花粉的植物起源,密度和分布,

2.    然后,它将使用此数据来验证蜂蜜是否如它所说的那样

研究人员在论文中写道:“可以从花粉密度分析中检测出用糖浆稀释的蜂蜜样品,而从花粉分布比较中可以检测出用便宜的蜂蜜稀释的蜂蜜样品”。 “贴错标签的蜂蜜样品可以通过花粉的植物来源鉴定。”

到目前为止,该工具还无法识别抗生素,重金属或农药的污染。但是研究人员认为,这种工具可以使蜂蜜检查变得更加容易,快捷和廉价。人们相信,通过更多的研究和资助,他们也许能够为特定生产者创造蜂蜜指纹。如果实现这些目标,则可将其用于法医古生物学或用于研究法律问题的花粉和孢子的研究。 


注意: Some information used in this 文章 are from //www.fastcompany.com/90294831/machine-learning-is-a-sweet-way-to-tell-if-your-honey-is-fake

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