Новые направления применения машинного обучения для обеспечения безопасности пищевых продуктов

Нарушения безопасности пищевых продуктов по-прежнему угрожают здоровью населения. Машинное обучение позволяет использовать большие массивы новых данных для повышения безопасности пищевой продукции и снижения последствий инцидентов, связанных с безопасностью пищевых продуктов. Появляются новые возможности применения машинного обучения к геномам патогенов, передающихся через пищу, и новым потокам данных, включая текстовые данные, сведения о транзакциях и торговле. Среди таких применений — прогнозирование устойчивости к антибиотикам, установление источника патогенов, выявление вспышек заболеваний пищевого происхождения и оценка риска. В этой статье представлено вводное описание машинного обучения в контексте безопасности пищевых продуктов и обзор последних разработок и областей применения. Многие из этих методов пока находятся на раннем этапе развития. Уже выявлены и начинают устраняться общие и специфичные для этой области ошибки и проблемы, связанные с машинным обучением; их решение имеет ключевое значение для дальнейшего использования больших массивов данных и соответствующих моделей машинного обучения в сфере безопасности пищевых продуктов.