人工智能辅助食品安全主动防控研究进展

来源：中国食品学报杂志2024年第10期北京时间：

作者：盛利娜，纪剑，宋晓宁，吴小俊，孙秀兰

单位：盛利娜江南大学食品学院 江苏无锡 214122,纪剑江南大学食品学院 江苏无锡 214122,宋晓宁江南大学人工智能与计算机学院 江苏无锡 214122,吴小俊江南大学人工智能与计算机学院 江苏无锡 214122,孙秀兰江南大学食品学院 江苏无锡 214122,sxlzzz@jiangnan.edu.cn

摘要：食品安全事关全球公共健康。面对新业态、新资源食品中的新发、突然危害物，食源性致病菌和真菌毒素污染以及化学残留等传统危害物的多重挑战，人工智能(AI)技术的飞速发展提供了新的解决思路。本文系统总结AI技术在食品安全主动防控领域的应用，包括风险预警、毒性预测、快速检测和高效防控。阐述AI技术综合气象统计方法、机理模型和机器学习算法，实现对食品中致病菌、真菌毒素、农残和重金属等风险因子的早期预警。针对新发、突发危害物，将AI与传统毒理学模型相融合，结合迁移学习，实现对危害物的毒性预测和风险评估。AI除了广泛应用于食品安全和食品品质的快速检测外，还能够辅助抗体和适配体等传统和新型识别元件的高效设计与筛选。在主动防控领域，AI与生物信息学、分子生物学和合成生物学相结合，可对抗菌肽、降解酶和噬菌体等进行高效预测与筛选并揭示其防控机制。AI技术在食品安全领域的应用仍面临数据共享不足，标准化、多模态数据处理等挑战。随着技术的不断完善和数据共享机制的改进，AI将在保障全球食品安全，应对复杂多变的食品安全问题上发挥更为重要的作用。

关键词：人工智能; 食品安全; 风险预警; 毒性预测; 快速检测; 高效防控

基金资助：国家重点研发计划项目(2023YFF1105102，2023YFF1105105)；国家杰出青年科学基金项目(32125031)