人工智能在食品安全檢測(cè)中的應(yīng)用研究

摘 要：本文梳理了食品安全檢測(cè)的內(nèi)涵和人工智能的應(yīng)用基礎(chǔ)，指出當(dāng)前食品安全檢測(cè)存在的主要問題，并提出了基于深度學(xué)習(xí)優(yōu)化檢測(cè)算法精度、機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建多靶標(biāo)識(shí)別模型、智能傳感器提升現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)效率等應(yīng)對(duì)策略。人工智能技術(shù)有望顯著提升食品安全檢測(cè)的靈敏度、特異性和實(shí)時(shí)性，為保障食品安全提供有力支撐。

關(guān)鍵詞：食品安全檢測(cè)；人工智能；深度學(xué)習(xí)

Abstract： This article combs the connotation of food safety testing and the application basis of artificial intelligence， points out the main problems existing in current food safety testing， and proposes optimization of detection algorithm accuracy based on deep learning， machine learning to build multi-target recognition models， and smart sensors to improve on-site detection efficiency and other coping strategies. Artificial intelligence technology is expected to significantly improve the sensitivity， specificity and real-time performance of food safety testing， providing strong support for ensuring food safety.

Keywords： food safety testing; artificial intelligence; deep learning

近年來，食品安全問題頻發(fā)，嚴(yán)重危害人們身體健康和生命安全。我國(guó)高度重視食品安全工作，出臺(tái)了一系列政策法規(guī)?？茖W(xué)技術(shù)是保障食品安全的關(guān)鍵，人工智能在計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域取得的突破，為食品安全檢測(cè)帶來了新的機(jī)遇[1]。

1 食品安全檢測(cè)的內(nèi)涵

食品安全檢測(cè)是一個(gè)涵蓋面廣、技術(shù)要求高的系統(tǒng)工程，其涵蓋了食品中農(nóng)藥殘留、獸藥殘留、重金屬污染物、非法添加劑等有害物質(zhì)的定性定量分析，以及食品摻假、偽造等質(zhì)量問題的鑒別。例如，對(duì)于農(nóng)藥殘留問題，常用的檢測(cè)方法有氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法和高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法，前者主要針對(duì)有機(jī)氯、有機(jī)磷等揮發(fā)性農(nóng)藥，后者可用于檢測(cè)氨基甲酸酯類、擬除蟲菊酯類等極性較強(qiáng)的農(nóng)藥。除化學(xué)污染物外，食品安全檢測(cè)對(duì)象還涉及微生物污染，如沙門氏菌、金黃色葡萄球菌等致病菌的快速篩查和鑒定，常采用PCR技術(shù)、生物傳感器等方法[2]。此外，食品摻假鑒別也是食品安全檢測(cè)的重要內(nèi)容，如牛奶摻假、橄欖油摻假等，需建立食品成分指紋圖譜，綜合運(yùn)用紅外光譜、核磁共振波譜、穩(wěn)定同位素比值分析等技術(shù)手段進(jìn)行真?zhèn)伪鎰e。

2 人工智能在食品安全檢測(cè)中的應(yīng)用基礎(chǔ)

人工智能在食品安全檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用基于海量食品安全數(shù)據(jù)的積累和深度學(xué)習(xí)算法的突破。食品安全檢測(cè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)多源異構(gòu)特點(diǎn)，如食品理化指標(biāo)、污染物殘留量、光譜圖像等結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并存，數(shù)據(jù)維度高、規(guī)模大，為人工智能算法提供了豐富的訓(xùn)練樣本。深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）在圖像特征提取、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）在序列數(shù)據(jù)處理、遷移學(xué)習(xí)在小樣本學(xué)習(xí)等方面的進(jìn)步，極大地拓展了食品安全檢測(cè)的應(yīng)用場(chǎng)景。例如，基于CNN的農(nóng)產(chǎn)品病蟲害智能識(shí)別系統(tǒng)可通過病斑形狀、顏色等視覺特征快速診斷病蟲害類型[3]；基于RNN的農(nóng)藥殘留量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型可根據(jù)氣象、施藥量等時(shí)間序列數(shù)據(jù)提前預(yù)警超標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)；將遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用于食品摻假鑒別，可利用成分相似食品的檢測(cè)模型，通過微調(diào)快速實(shí)現(xiàn)新?lián)郊贅悠返淖R(shí)別，大幅縮短建模周期。此外，人工智能與光譜分析、色譜分析等傳統(tǒng)檢測(cè)手段的融合，可顯著提升分析速度和準(zhǔn)確性，如結(jié)合拉曼光譜和支持矢量機(jī)算法，可實(shí)現(xiàn)對(duì)蜂蜜摻假的快速無損鑒別。

3 食品安全檢測(cè)面臨的主要問題

3.1 檢測(cè)方法的靈敏度和特異性不足

食品安全檢測(cè)技術(shù)雖然在過去幾十年中取得了長(zhǎng)足進(jìn)步，但是在檢測(cè)方法的靈敏度和特異性方面仍存在一定的不足和局限。以農(nóng)藥殘留檢測(cè)為例，目前廣泛采用的氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法和液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法，雖然靈敏度較高，但是對(duì)于某些極性較強(qiáng)或者含量極低的農(nóng)藥，如氨基甲酸酯類、新煙堿類等，檢出限仍難以滿足日益嚴(yán)格的殘留限量標(biāo)準(zhǔn)。此外，基質(zhì)效應(yīng)也是影響檢測(cè)靈敏度和準(zhǔn)確性的重要因素，不同食品基質(zhì)中復(fù)雜的共存物質(zhì)會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)分析物的離子化效率發(fā)生變化，進(jìn)而影響定量結(jié)果的可靠性。同時(shí)，在混合污染物的檢測(cè)中，如多種農(nóng)藥、獸藥的同時(shí)殘留，不同檢測(cè)方法之間的適用性和匹配性差異可能導(dǎo)致漏檢或誤判[4]。針對(duì)食品摻假問題，現(xiàn)有的理化檢測(cè)方法如近紅外光譜、核磁共振等，雖然能夠快速鑒別某些摻假物質(zhì)，但是在面對(duì)日益復(fù)雜多變的摻假手段時(shí)，特異性識(shí)別能力還有待提高。

3.2 多殘留復(fù)合污染物分析困難

在日常的食品安全檢測(cè)工作中，多殘留復(fù)合污染物的分析是一個(gè)棘手的難題。農(nóng)產(chǎn)品中農(nóng)藥殘留就是一個(gè)典型的復(fù)合污染問題，不同種類農(nóng)藥的理化性質(zhì)差異很大，如有機(jī)氯、有機(jī)磷、擬除蟲菊酯等，常規(guī)的檢測(cè)方法難以實(shí)現(xiàn)多組分的同時(shí)分析。畜禽產(chǎn)品中抗生素殘留更是涉及多個(gè)類別，如β-內(nèi)酰胺類、四環(huán)素類、喹諾酮類等，不同類別抗生素在提取、凈化、檢測(cè)等環(huán)節(jié)的條件差異明顯，對(duì)檢測(cè)方法的選擇性和兼容性提出了極高要求。食品摻假造成的復(fù)合污染問題也不容忽視，以食用油摻假為例，常見的摻假方式有地溝油、礦物油等，這些非食用油脂與食用油有相似的理化特性，常規(guī)的檢測(cè)指標(biāo)如酸價(jià)、過氧化值等難以準(zhǔn)確辨別，需要采用多參數(shù)聯(lián)合分析的策略[5]。

3.3 快速篩查技術(shù)實(shí)時(shí)性欠佳

近年來，我國(guó)食品安全快速檢測(cè)技術(shù)不斷進(jìn)步，在抽檢監(jiān)測(cè)、現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法等環(huán)節(jié)發(fā)揮了重要作用。例如，免疫層析技術(shù)可用于定性或半定量檢測(cè)農(nóng)藥殘留、獸藥殘留等，膠體金標(biāo)記的特異性抗體與待測(cè)物結(jié)合，通過顏色變化判斷檢測(cè)結(jié)果，操作簡(jiǎn)便，但實(shí)時(shí)性方面仍有不足。酶聯(lián)免疫法、表面等離子體共振法等也是常用的快檢技術(shù)，前者利用酶標(biāo)記抗體的催化反應(yīng)，實(shí)現(xiàn)批量樣品的高通量篩查，但操作流程較為復(fù)雜，現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)難度較大；后者利用表面等離子體激發(fā)產(chǎn)生的共振信號(hào)檢測(cè)待測(cè)物，靈敏度高，但受制于儀器設(shè)備笨重、價(jià)格昂貴等因素，實(shí)時(shí)檢測(cè)能力受限。此外，基于紙基芯片、微流控芯片等新型快檢方法雖有所突破，但從實(shí)驗(yàn)室走向?qū)嶋H應(yīng)用還需時(shí)日。

4 基于人工智能的食品安全檢測(cè)問題應(yīng)對(duì)策略

4.1 深度學(xué)習(xí)優(yōu)化檢測(cè)算法精度

深度學(xué)習(xí)算法憑借其強(qiáng)大的特征提取和分類識(shí)別能力，可有效優(yōu)化傳統(tǒng)檢測(cè)方法的精度。在農(nóng)藥殘留檢測(cè)領(lǐng)域，可構(gòu)建基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能識(shí)別模型，通過大量農(nóng)藥殘留光譜圖像的訓(xùn)練學(xué)習(xí)，模型能夠自動(dòng)提取待測(cè)樣品的特征信息，實(shí)現(xiàn)農(nóng)藥種類和含量的快速識(shí)別，突破傳統(tǒng)方法對(duì)極性、含量等的局限。同時(shí)，引入注意力機(jī)制、遷移學(xué)習(xí)等策略，可進(jìn)一步提高模型的泛化能力和魯棒性，使其適應(yīng)不同食品基質(zhì)的干擾。

針對(duì)基質(zhì)效應(yīng)引起的檢測(cè)誤差，可開發(fā)基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks，GAN）的智能校正算法。利用GAN的生成器和判別器實(shí)現(xiàn)對(duì)抗訓(xùn)練，生成器模擬合成被基質(zhì)干擾的光譜數(shù)據(jù)，判別器進(jìn)行真?zhèn)闻袆e，通過不斷迭代優(yōu)化，使生成的光譜數(shù)據(jù)盡可能接近真實(shí)采集的數(shù)據(jù)分布，從而掌握真實(shí)的基質(zhì)干擾規(guī)律，實(shí)現(xiàn)智能化校正補(bǔ)償，提高檢測(cè)準(zhǔn)確性。在復(fù)合污染物檢測(cè)中，可采用多任務(wù)學(xué)習(xí)框架，設(shè)計(jì)共享的特征提取網(wǎng)絡(luò)和獨(dú)立的分類預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)學(xué)習(xí)不同污染物的共性特征和個(gè)性特征，實(shí)現(xiàn)“一測(cè)多評(píng)”。此外，還可嵌入先驗(yàn)知識(shí)，如污染物的理化性質(zhì)、法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)等，指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化，提高模型的可解釋性。

深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用范式為食品摻假鑒別提供了新思路?？蓸?gòu)建食品成分指紋圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)，采用孿生網(wǎng)絡(luò)、對(duì)比學(xué)習(xí)等方法，學(xué)習(xí)不同食品的成分差異特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)樣品真?zhèn)蔚目焖倥卸āＲ胄颖緦W(xué)習(xí)策略，利用少量標(biāo)準(zhǔn)樣品微調(diào)模型，可顯著提升模型識(shí)別摻假新手段的能力。

4.2 機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建多靶標(biāo)識(shí)別模型

機(jī)器學(xué)習(xí)方法為解決多殘留復(fù)合污染物分析難題提供了新的突破口。針對(duì)農(nóng)藥多殘留檢測(cè)，可采用多標(biāo)記學(xué)習(xí)算法，將不同農(nóng)藥的檢測(cè)建模為多個(gè)二分類任務(wù)的組合，通過共享的特征表示層學(xué)習(xí)不同農(nóng)藥的相關(guān)性，同時(shí)為每種農(nóng)藥設(shè)計(jì)獨(dú)立的分類器，實(shí)現(xiàn)對(duì)多種農(nóng)藥的同時(shí)識(shí)別。在模型訓(xùn)練時(shí)，可加入農(nóng)藥的分子結(jié)構(gòu)、理化性質(zhì)等先驗(yàn)知識(shí)，引導(dǎo)模型學(xué)習(xí)到更加魯棒和可解釋的特征表示，提高多殘留檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。

對(duì)于畜禽產(chǎn)品中多種抗生素的同時(shí)檢測(cè)，可構(gòu)建基于多示例學(xué)習(xí)的智能識(shí)別模型。每個(gè)樣品視為一個(gè)包，其中可能包含多種抗生素殘留，將檢測(cè)問題轉(zhuǎn)化為多示例多標(biāo)記學(xué)習(xí)任務(wù)。模型通過對(duì)包內(nèi)不同抗生素示例的學(xué)習(xí)，掌握其共性特征和判別規(guī)律，實(shí)現(xiàn)對(duì)畜禽樣品中復(fù)雜抗生素組合的精準(zhǔn)識(shí)別。在特征提取層引入注意力機(jī)制，可自動(dòng)學(xué)習(xí)不同抗生素對(duì)樣品類別判定的重要性權(quán)重，進(jìn)一步提升模型的檢測(cè)靈敏度。

食品摻假造成的多組分復(fù)合污染也可用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行有效檢測(cè)。以食用油摻假為例，可采集不同品質(zhì)的食用油和摻假油的光譜數(shù)據(jù)，構(gòu)建支持矢量機(jī)、隨機(jī)森林等多分類模型，通過對(duì)光譜曲線形態(tài)特征、關(guān)鍵波段吸收等的綜合學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)樣品真?zhèn)我约皳郊俪煞值目焖勹b別。在訓(xùn)練過程中，可引入遷移學(xué)習(xí)策略，利用不同產(chǎn)地、不同生產(chǎn)批次的標(biāo)準(zhǔn)油樣數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，提高模型的泛化能力，使其能夠適應(yīng)不同來源食用油的質(zhì)量判定。此外，還可采用主動(dòng)學(xué)習(xí)方法，通過專家指導(dǎo)樣本的選擇和標(biāo)注，持續(xù)優(yōu)化模型，提高其對(duì)未知摻假手段的識(shí)別能力。

4.3 智能傳感器提升現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)效率

人工智能驅(qū)動(dòng)的智能傳感器技術(shù)是提升食品安全快速篩查實(shí)時(shí)性的重要突破口。將微納傳感技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法深度融合，可研制出高靈敏、高選擇性、快速響應(yīng)的智能傳感器，實(shí)現(xiàn)食品污染物的實(shí)時(shí)檢測(cè)與溯源。以農(nóng)藥殘留現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)為例，可開發(fā)基于表面增強(qiáng)拉曼光譜的智能傳感芯片，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立光譜特征與農(nóng)藥種類及含量的量化關(guān)系模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)芯片采集的拉曼信號(hào)的實(shí)時(shí)解析，無須復(fù)雜樣品前處理即可實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)藥多殘留的快速定性定量檢測(cè)，大幅提升檢測(cè)效率。同時(shí)，芯片微型化、集成化設(shè)計(jì)可實(shí)現(xiàn)與智能終端的便攜式組裝，拓展檢測(cè)場(chǎng)景，提升實(shí)時(shí)性。

在食品中抗生素殘留快速檢測(cè)領(lǐng)域，可構(gòu)建基于適體酶和機(jī)器學(xué)習(xí)的電化學(xué)智能傳感器。采用分子印跡技術(shù)篩選針對(duì)特定抗生素分子的適體酶，與電化學(xué)信號(hào)放大單元耦合，構(gòu)建尺寸小、靈敏度高的傳感器。引入在線機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)傳感器輸出的電信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)建模分析，可自適應(yīng)識(shí)別不同濃度梯度的抗生素殘留，無須人工校準(zhǔn)即可實(shí)現(xiàn)連續(xù)高效檢測(cè)，極大提升了檢測(cè)自動(dòng)化水平。此外，將區(qū)塊鏈技術(shù)引入智能傳感器數(shù)據(jù)管理，可實(shí)現(xiàn)檢測(cè)數(shù)據(jù)的加密存儲(chǔ)和共享，方便檢測(cè)結(jié)果的遠(yuǎn)程分析和決策，構(gòu)建更加高效的食品安全快檢體系。

面向食品摻假現(xiàn)場(chǎng)快速辨別，可研發(fā)基于類腦計(jì)算的智能電子鼻/舌傳感器。仿生嗅覺/味覺受體陣列與類腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片相結(jié)合，通過感受食品的氣味/口感變化，自主學(xué)習(xí)正常食品與摻假食品的特征差異，形成類腦模式識(shí)別，可實(shí)現(xiàn)對(duì)未知摻假的快速甄別。

5 結(jié)語

人工智能技術(shù)為食品安全檢測(cè)帶來了新的發(fā)展機(jī)遇。本文分析了當(dāng)前食品安全檢測(cè)面臨的主要問題，提出了基于人工智能的應(yīng)對(duì)策略，可有效提升檢測(cè)的精準(zhǔn)性、高效性和智能化水平。

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作者簡(jiǎn)介：鄧建勇（1989—），男，山西柳林人，本科，工程師。研究方向：食品質(zhì)量與安全。