機器學習應用於食品廠污染檢測：新技術的應用
技術革新帶來的變革
最新的食品工廠污染檢測技術進步引入了機器學習，這對於這些工廠所在的產業來說是一個革新。食品加工廠必須保持極其乾淨，以確保我們的健康。傳統的微生物監測方法需要使用類似培養皿的裝置進行檢測，並等待實驗室報告。而一家新的新創公司 Spore.Bio 開發了一種利用深度學習算法來加速這一過程的新方法。
應用與發展
Spore.Bio 是一家法國新創公司，他們發展了一種新的病原體檢測方法。他們透過在清潔食品表面照射光學燈，並對不潔淨食品進行同樣的操作，然後比較這兩組資料來檢測哪些表面是不潔淨的。
技術細節
Spore.Bio 的 CEO Amine Raji 解釋說，他們的技術利用機器學習模型識別這些快照中細菌的光譜特性。此舉需要用大量樣本進行訓練，以建立龐大的資料集。這種方法將能夠幫助食品生產商以幾乎實時的速度檢測出潛在細菌，使其減少停機的損失。
技術實現的挑戰
然而這項技術仍處於早期階段，需要應對食品生產的相關法規以及認證方面的挑戰。在歐洲，食品製造商必須遵守「總體食品法」。此外關於任何新的測試產品，還需透過獨立認證，這可能需要 12 到 18 個月的時間（ISO 16140 - 食品鏈的微生物學）。儘管 Spore.Bio 已經開始與認證機構合作，但這不是開始商業化的必要條件。
對產業和商業的影響
Spore.Bio 主張他們的解決方案最終將幾乎實時執行，這將導致食品生產商的停機時間減少。而根據 Deloitte 的研究，全球食品和飲料加工行業的停機成本每年估計達到 500 億美元，這將對產業產生深遠影響。儘管如此 Spore.Bio 的產品當前還不可用，但他們已經有了第一批原型機的“候補名單”，計劃在明年部署到全球客戶設施中。
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