У серпні 2025 року команда міжнародних дослідників на чолі з Університетом Південної Австралії представила проривне дослідження. Вчені довели, що поєднання гіперспектральної зйомки (HSI) з машинним навчанням може ефективно ідентифікувати мікотоксини.
Про це пише Food & Wine, посилаючись на публікацію в журналі Toxins.
Мікотоксини здатні заражати зерно, горіхи та інші продукти ще на етапі вирощування, збору чи зберігання. За даними FAO, до 25% світових урожаїв можуть бути заражені мікотоксинами, що робить цю технологію вкрай актуальною.
HSI дозволяє «просвічувати» продукти, створюючи їхній оптичний відбиток. Машинне навчання аналізує ці дані та виявляє навіть найменші спектральні відхилення, що вказують на зараження.
У дослідженні вчені тестували метод на зернових (пшениця, кукурудза, овес, ячмінь) та горіхах (мигдаль, арахіс, фісташки). Точність моделі сягала 90–95%, а в окремих випадках майже 100%. Особливо ефективним виявився метод у виявленні афлатоксину B1 — однієї з найнебезпечніших канцерогенних речовин у їжі.
Науковці вже працюють над інтеграцією системи у виробничі лінії, а в перспективі — й у портативні пристрої. Це дозволить у режимі реального часу перевіряти партії зерна чи горіхів і гарантувати, що на ринок потраплятиме лише безпечна продукція.