SGGW: Sztuczna Inteligencja sprawdzi jakość mleka

Nowe rozwiązanie o nazwie MFA (skrót z języka angielskiego Milk Fraud Analyzer) opiera się na sztucznej inteligencji i sieciach neuronowych, a jego twórcą jest zespół dr. hab. Marcina Gołębiewskiego, prof. SGGW, Dyrektora Instytutu Nauki o Zwierzętach.

- Opracowana metoda pozwala w sposób automatyczny sprawdzić, czy mleko przed dostarczeniem do mleczarni zostało odwirowane w celu usunięcia z niego komórek somatycznych. Do tego procederu zazwyczaj dochodzi, gdy producenci chcą ukryć fakt, iż mleko pochodzi od chorych krów. Trzeba tu dodać, że obecnie tego rodzaju nielegalny proceder jest praktycznie całkowicie niewykrywalny przy zastosowaniu standardowych procedur analitycznych. Nasza metoda proponuje zupełnie inne podejście, ponieważ nie analizujemy składu chemicznego lecz prowadzimy zautomatyzowaną analizę frakcji tłuszczowej mleka z wykorzystaniem mikroskopowego obrazu próbki mleka i specjalnie wytrenowanej sieci neuronowej– wyjaśnia prof. Marcin Gołębiewski.

Jak wyjaśniają badacze z SGGW, obowiązujące w branży mleczarskiej normy wskazują, że na jeden mililitr surowego mleka nie powinno przypadać więcej niż 400 tys. komórek somatycznych. Komórki somatyczne to przede wszystkim leukocyty (żywe i obumarłe), czyli podstawowe elementy układu odpornościowego organizmu. Wysokie stężenie leukocytów w mleku wskazuje, że pochodzi ono od krowy, u której rozwinął się stan zapalny gruczołu mlekowego doszło u niej do zakażenia tkanek. Gdy choruje jedna krowa, a mleko pochodzi od wielu osobników, problem jest mniejszy, ponieważ nienormatywne mleko od chorej krowy ulega rozcieńczeniu. Gorzej, gdy choruje więcej osobników lub całe stado – wtedy ilość komórek somatycznych w udoju przekracza dopuszczalne normy, niekiedy kilkukrotnie. Taki surowiec nie powinien być poddawany dalszej obróbce zgodnie z procedurami produkcji właściwymi dla przyjętych norm mleka konsumpcyjnego. 

Niektórzy producenci, wiedząc o tym, że mleko pochodzi od chorych zwierząt, chcąc je zbyć, próbują oszukać aparaturę badawczą i w tym celu odwirowują mleko. W wyniku takiego zabiegu komórki somatyczne ulegają wytrąceniu, osadzając się na łopatkach i elementach wirówki.

W konsekwencji w laboratorium mleczarni na cytometrze przepływowym zostanie wykazana prawidłowa ilość komórek somatycznych i mleko od chorych krów zostanie dopuszczone do dalszego przetwarzania.

Aby wykryć fraud mleka oparty na wirowaniu, wystarczy przyjrzeć się kuleczkom tłuszczowym zawartym w surowcu. Choć badanie wydaje się proste, jak dotąd do jego wykonania odbiorcy mleka potrzebują wsparcia specjalistów oraz odpowiedniego sprzętu – przede wszystkim mikroskopów. I właśnie tu może pomóc sztuczna inteligencja.

- Milk Fraud Analyzer zastępuje oczy człowieka i przyśpiesza analizy. Badanie sprowadza się do przygotowania i zaaplikowania próbki mleka do badania mikroskopowego oraz wykonania zdjęcia takiej próbki. Fotografia trafia do naszego systemu, gdzie jest poddawana automatycznej analizie. Ta bazuje na algorytmach, sztucznej inteligencji i sieci neuronowej. MFA natychmiast weryfikuje przesłany obraz i odsyła informację zwrotną ma temat tego, czy badane mleko było odwirowane – tłumaczy prof. Marcin Gołębiewski.

Przewagą innowacji wypracowanej przez zespół prof. Gołębiewskiego jest to, że może ona bez problemu zostać wykorzystana w skali przemysłowej. Z racji minimalnego zaangażowania człowieka i automatycznej obsługi może ona istotnie przyczynić się do wyeliminowania z branży przypadków zafałszowania surowego mleka. Zaletą jest też wygoda w zastosowaniu MFA. Wystarczy jedynie zrobić badanej próbce fotografię, by uzyskać wiarygodny wynik. Dlatego wierzę, że to rozwiązanie spotka się z dużym zainteresowaniem ze strony producentów mleka i wyrobów mlecznych.

źródło: SGGW