如何利用人工智能构建食品安全新体系？

食品污染被认为是全球多种严重疾病的重要诱因，包括携带病毒的食品工业、销售业、服务业从业人员和饱含隐患的工业制造流程都是病原体扩散和食源性疾病的最主要因素。美国疾病控制和预防中心指出，食品安全与质量问题大多数时候都与加工处理措施的不完备有关。因此，使用基于传感器的系统来提高食品安全成为了一项新潮流。

目前来看，集成数据采集、生产监控、自动化生产的整套解决方案是针对这一问题的理想解，而越来越多使用新技术来监控生产过程、替代人工的公司也显著提升了生产效率、降低成本。然而，运用关联规则法（association rules approach）将不同的传感器联系在一起的研究却并没有如想象中进展迅速，现有的研究通常集中在大数据收集如何增强食品安全方面，而非将其纳入整个质量管理体系中，且缺乏数据可视化相关研究，无法支持管理人员做出关键的质量决策。此外，在现有的传感器如何应对瞬息万变的环境方面，研究提案仍有欠缺。以上种种，皆显示了数字化解决方案在提高效率、加强食品安全管理方面的潜力仍待开发。

关联规则，即X→Y的蕴涵式，最初提出的动机是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)的，挖掘用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系，所发现的模式通常用关联规则或频繁项集的形式表示。关联规则反映了一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物发生就能够预测与之相关联的其他事情的发生。

如何利用AI在食品安全管理方面创造完善体系？

基于传感器的系统通过实时测量温度或pH值收集食品的综合质量信息，并对这些数据进行记录和筛查。风险数据识别是这一研究的重要一环，通过关联规则法构建的模型对数据进行计算、识别，最终挑出那些具有风险的部分，然后发送到系统终端，便于监测人员实时查看。

但是，食品生产的安全标准是严苛的，而生产环境的变化也十分复杂。有时，监测系统需要实时调整某些数值和计算方式，来应对不断变化的环境数据。基于数据量、数据复杂性和人力成本等多方面的考量，在关联规则法的计算方式允许下，这些数据可以更主动地被采集与决策，来提高这一系统在食品生产安全方面的易操作性和精度。

在数据的计算程度更上一层楼后，人力监管的成本也随之上升。然而，近些日子人工智能（AI）技术的甚嚣尘上让相关企业看到了一条新的道路。一小部分企业已经尝试在监测分析系统中使用AI管理来替代人工，目前来看，AI在面对复杂数据计算和更改时的效率明显优于人工，这为企业指了一条明路。

现有的关联规则算法性能研究往往集中在计算速度和处理大型数据集的能力上，然而，由于当前的算法设计无法区分已用于多个关联规则的事件，这导致特殊属性规则的计算和说明需要独立处理。当大量的关联规则或某一属性是多种规则的先决条件时，这一运算规则需要更深入的说明来便于用户理解。这对AI来说无疑是方便且有优势的，只需要将修改好的计算公式与数值作为训练模型输送给AI，就可以轻松地完成这一复杂的解释。

结论

食品生产线的监测系统数字化对食品安全具有深远的影响与意义，民以食为天，食品安全与每个人的健康息息相关。

利用AI监测的食品安全解决方案由于其高度自动化的特质，且其透明可视化涵盖了从数据采集到分析结果的整个过程，其受益的客户群体相当广泛。乳制品、预制菜、冷鲜肉等容易在生产、运输过程中产生腐坏的食品是最大的受益者，在监测系统的“保护”下，终端消费者因食品污染而受到影响的风险大大降低，也推动食品工业进一步的巨变。