Qablaşdırmada olan kimyəvi maddələr qidaya və suya keçə bilər ki, bu da sağlamlıq üçün təhlükəli ola bilər.

Qablaşdırmanın onun məzmununa təsirini öyrənmək üçün ənənəvi üsullar mürəkkəb və bahalıdır, ona görə də alimlər bu problemi həll etmək üçün süni intellektdən (AI) istifadə etmək qərarına gəliblər.

Foodinfo.az xəbər verir ki, Scientific Reports jurnalında dərc olunan araşdırmada alimlər beş maşın öyrənmə modelindən istifadə ediblər. Bütün neyron şəbəkələri temperatur, kimyəvi xassələr, qablaşdırma və məhsul növləri kimi amilləri nəzərə alan 1847 verilənlər bazası üzrə təlim keçib.

Təcrübə göstərdi ki, gradient gücləndirilmiş reqressor (GBR) ən yaxşı nəticə göstərdi. Bu model kimyəvi maddələrin qablaşdırmadan qidaya və ya suya miqrasiyasını proqnozlaşdırmaqda yüksək dəqiqlik nümayiş etdirmişdir. Alimlər qeyd ediblər ki, GBR temperatur və kimyəvi tərkib kimi müxtəlif amillər arasında mürəkkəb əlaqələri effektiv şəkildə nəzərə alır.

Bundan əlavə, araşdırma temperaturun miqrasiya prosesinə qeyri-müəyyən təsirini aşkar etdi. Əvvəlcə temperatur artdıqca miqrasiya azalır, lakin daha da qızdırıldıqda proses yenidən güclənir. Bu kəşf kimyəvi nəqliyyata təsir edən amillər arasında qarşılıqlı əlaqənin mürəkkəbliyini vurğulayır.

Gələcəkdə alimlər daha mürəkkəb metodlardan istifadə etməyi, həmçinin bioplastika və nanokompozitlər kimi yeni qablaşdırma növlərini öyrənməyi planlaşdırırlar. Bu, sağlamlıq risklərinin daha dəqiq qiymətləndirilməsinə və daha təhlükəsiz qablaşdırma materiallarının hazırlanmasına imkan verəcək.