FPF | 哈考特·巴特勒技术大学发表利用人工智能对加工婴幼儿食品中的不良成分进行毒理学评估综述文章

本文综述了加工婴幼儿食品中有害成分的毒理学评估，重点探讨了人工智能（AI）在检测与分析中的应用。背景方面，婴幼儿食品杂质可能来自原料、加工或包装各环节，重金属、农药残留、真菌毒素及添加剂等对婴儿健康构成严重威胁，而传统检测方法存在局限。研究目的旨在系统识别对婴幼儿有害的有毒物质，并评估AI技术如何提升有害物的识别、追踪与预防能力。结论指出，AI驱动的机器学习和深度学习算法可通过分析光谱、成像等大数据，实现高精度、无损、实时地检测痕量有毒物质，在食品添加剂、重金属、农药、真菌毒素及包装迁移物检测中展现出显著潜力。然而，当前仍面临缺乏高质量标注数据、模型泛化不足及法规认证缺失等挑战，未来需构建标准化数据库、发展可解释AI，并建立监管框架。