В августе 2025 года команда международных исследователей во главе с Университетом Южной Австралии представила прорывное исследование. Ученые доказали, что сочетание гиперспектральной съемки (HSI) с машинным обучением может эффективно идентифицировать микотоксины.
Об этом пишет Food&Wine, ссылаясь на публикацию в журнале Toxins.
Микотоксины способны заражать зерно, орехи и другие продукты на этапе выращивания, сбора или хранения. По данным FAO, до 25% мировых урожаев могут быть заражены микотоксинами, что делает данную технологию крайне актуальной.
HSI позволяет «просвечивать» продукты, создавая их оптический отпечаток. Машинное обучение анализирует эти данные и обнаруживает даже малейшие спектральные отклонения, указывающие на заражение.
В исследовании ученые тестировали метод на зерновых (пшеница, кукуруза, овес, ячмень) и орехах (миндаль, арахис, фисташки). Точность модели достигала 90–95%, а в редких случаях почти 100%. Особенно эффективным оказался метод выявления афлатоксина B1 — одного из самых опасных канцерогенных веществ в пище.
Ученые уже работают над интеграцией системы в производственные линии, а в перспективе — и в портативные устройства. Это позволит в режиме реального времени проверять партии зерна или орехов и гарантировать, что на рынок будет попадать только безопасная продукция.