شبکه های عصبی مصنوعی؛ انقلابی در صنعت غذا

1. مقدمه:

در دهه های اخیر تحقیقات مهمی در زمینه شبکه های عصبی مصنوعی توسعه یافته است. یکی از اهداف اصلی علم، پیاده‌سازی فناوری‌های نوین با ظرفیت‌های نزدیک به انسان و حتی بهتر از آن است. شبکه های عصبی مصنوعی یک دستاورد قدرتمند در زمینه‌های مختلف است، زیرا می‌تواند مکمل انسان در فعالیت‌های مختلف باشد. اولین مدل مصنوعی یک نورون بیولوژیکی در سال 1943 توسط کار پیشگام وارن مک کالوخ (روانپزشک و متخصص عصبی) و والتر پیتس (ریاضیدان) بدست آمد. کار آنها اساساً بر ایجاد یک مدل مصنوعی از یک نورون متمرکز بود و قابلیت‌های محاسباتی آن را ارائه کرد.

به طور کلی شبکه‌های عصبی مصنوعی(ANN)، سیستم‌های کنترلی هستند که برای حل مسائلی ضروری هستند که در آن‌ها اعمال روش‌های تحلیلی دشوار است و نتایج آن‌ها باید در یک بازه زمانی مشخص، به عنوان مثال، در زمان واقعی باشد. هدف اصلی ANN توسعه الگوریتم‌های ریاضی است که شبکه‌های عصبی مصنوعی را قادر می‌سازد تا با تقلید از پردازش اطلاعات و کسب دانش در مغز انسان یاد بگیرند. مدل‌های ANN حاوی لایه‌هایی از گره‌های محاسباتی ساده هستند که به عنوان دستگاه‌های جمع غیرخطی عمل می‌کنند. این گره‌ها با خطوط اتصال وزن‌دار به‌شدت به هم متصل می‌شوند و هنگامی که داده‌ها در طول یک فرآیند «آموزش» به شبکه ارائه می‌شوند، وزن‌ها تنظیم می‌شوند. آموزش موفقیت آمیز می تواند منجر به شبکه های عصبی مصنوعی شود که وظایفی مانند پیش بینی مقدار خروجی، طبقه بندی یک شی، تقریب یک تابع، تشخیص یک الگو در داده های چند عاملی و تکمیل یک الگوی شناخته شده را انجام می دهند. به عبارت ساده تر هدف شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) حل مشکلات هوش مصنوعی، با ساختن سیستمی با پیوندهایی است که مغز انسان را شبیه سازی می کند. این رویکرد شامل فرآیند یادگیری با آزمون و خطا است.

2. مزایای شبکه های عصبی مصنوعی:

شبکه های عصبی مصنوعی مزایای بسیاری دارند. برخی از مزایای کلیدی عبارتند از:

1. ظرفیت یادگیری تطبیقی: شبکه های عصبی به دلیل واحدهای فرآیندی خود، سیستم های تطبیقی پویا هستند. نورون ها می توانند خود را تنظیم کنند و بسته به شرایط جدیدی که ظاهر می شوند تغییر کنند. در واقع، یک شبکه عصبی می تواند توزیع وزن خود را با یادگیری ایجاد کند و حتی پس از آن به یادگیری ادامه دهد. هنگام طراحی یک شبکه عصبی باید ساختار مناسبی برای یادگیری و آموزش الگوی آن داده شود. توسعه یک الگوریتم خوب یادگیری که توانایی تمایز شبکه را با آموزش الگوها فراهم کند، ضروری است.

2. غیر خطی بودن: شبکه های عصبی می توانند روابط پیچیده غیر خطی در داده ها را ثبت کنند. بر خلاف الگوریتم های سنتی، که اغلب به روابط خطی محدود می‌شوند، شبکه‌های عصبی می‌توانند الگوهای پیچیده‌ای را مدل‌سازی کنند و آنها را در مدیریت سناریوهای دنیای واقعی که شامل رفتار غیرخطی هستند، بیشتر می‌کند.

3. مقاومت در برابر نویز: شبکه های عصبی با توجه به داده هایی که ویژگی های اساسی ورودی های آموخته شده را استخراج یا انتزاع می کنند، نویزها را تحمل می کنند، بنابراین می توانند داده های ناقص یا تحریف شده را به درستی پردازش کنند. علاوه بر این، شبکه‌ها می‌توانند به عملکرد خود (با مقداری تخریب) ادامه دهند، اگرچه بخشی از شبکه از بین رفته است. این به این دلیل است که شبکه های عصبی اطلاعات خود را در اتصالات بین نورون ها توزیع می کنند. این اتصالات مقادیر خود را با توجه به محرک های دریافتی و یک الگوی خروجی خواهند داشت که نشان دهنده اطلاعات ذخیره شده ای است که تولید می کند.

4. استخراج ویژگی: شبکه های عصبی می توانند یاد بگیرند که ویژگی های مرتبط را از داده های خام به طور خودکار استخراج کنند و نیاز به مهندسی ویژگی های دستی را از بین ببرند.  این کار از تلاش متخصصان انسانی می کاهد و به کشف الگوهای پنهانی که ممکن است فوراً آشکار نشوند کمک می کند.

5. تعمیم: شبکه های عصبی قادر به تعمیم داده هایی هستند که یاد می گیرند.  آنها می توانند دانش به دست آمده خود را برای پیش بینی یا طبقه بندی داده های جدید و نادیده به کار گیرند که به عنوان تعمیم شناخته می شود.  این به ویژه در شرایطی که داده های برچسب گذاری شده ممکن است محدود باشد مفید است.

3. ساختار و معماری یک شبکه عصبی:

شبکه‌های عصبی مصنوعی  جزء کلیدی یادگیری ماشین هستند و از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته‌اند.  شبکه های عصبی مصنوعی از نورون های مصنوعی به هم پیوسته ای به نام گره ها تشکیل شده اند.  این گره ها در لایه ها، معمولاً یک لایه ورودی، یک یا چند لایه پنهان و یک لایه خروجی سازماندهی می شوند.

1. لایه ورودی(input layer): لایه ورودی ویژگی ها یا اطلاعات مختلفی را دریافت می کند که به عنوان ورودی برای شبکه استفاده می شود.  هر گره در لایه ورودی مربوط به یک ویژگی یا متغیر ورودی است.  سپس این مقادیر ورودی وزن شده، ضرب می شوند و به اولین لایه پنهان ارسال می شوند.

2. لایه پنهان(hidden layer): در هر لایه پنهان، گره‌ها ورودی‌های وزن‌دار را با استفاده از یک تابع فعال‌سازی، مانند توابع سیگموئیدی پردازش می‌کنند.  توابع فعال‌سازی غیرخطی‌ها را به شبکه معرفی می‌کنند و آن را قادر می‌سازند تا روابط پیچیده بین ورودی‌ها و خروجی‌ها را بیاموزد.

3. لایه خروجی(output layer): لایه خروجی شامل گره هایی است که پیش بینی ها یا تصمیم گیری های نهایی را برای کار داده شده ارائه می کنند.  تعداد گره ها در لایه خروجی به وظیفه در دست انجام بستگی دارد.

نکته مهم دیگری که اهمیت دارد، جهت جریان اطلاعات در لایه ها است. اتصال بین گره های یک شبکه عصبی با نحوه هدایت خروجی نورون ها برای تبدیل شدن به ورودی های نورون های دیگر مرتبط است. سیگنال خروجی یک گره می تواند یکی از ورودی های یکی دیگر از عناصر فرآیند یا حتی ورودی به آن باشد. هنگامی که هر خروجی از نورون ها ورودی نورون های هم سطح یا سطوح قبلی باشد، شبکه به عنوان feedforward توصیف می شود. برعکس، اگر حداقل یک خروجی متصل به عنوان ورودی نورون های سطوح قبلی یا همان سطح، از جمله خودشان وجود داشته باشد، شبکه  feedback نامیده می شود. شبکه های بازخوردی که حداقل یک حلقه بسته از انتشار برگشتی دارند، recurrent نامیده می شوند.

4.کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در صنعت غذا:

در سال‌های اخیر، شبکه‌های عصبی مصنوعی به عنوان ابزاری قدرتمند در بخش‌های مختلف از جمله صنایع غذایی ظهور کرده‌اند.  با توجه به ماهیت پیچیده صنعت غذا، از تولید غذا تا تحویل و رضایت مشتری، شبکه های عصبی مصنوعی مبتنی بر هوش مصنوعی، فرآیندهای حیاتی را متحول کرده و منجر به افزایش کارایی، کاهش هزینه ها و بهبود کیفیت محصول شده است. در ادامه به برخی از کاربرد های شبکه های عصبی مصنوعی در صنایع غذایی می پردازیم:

1.کنترل کیفیت:

کنترل کیفیت در صنایع غذایی در هر مرحله از تولید از اهمیت فوق العاده ای برخوردار است که با تخمین مواد خام کشاورزی و نظارت بر کیفیت آنها در زمان نگهداری، برآورد کیفیت مواد غذایی در فرآیند تولید و محصول نهایی شروع می شود.  یکی از زمینه های برجسته که در آن شبکه های عصبی مصنوعی برتری می یابند، کنترل کیفیت و بازرسی است.  با توانایی تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده ها، ANN ها می توانند عیوب یا ناهنجاری ها را در محصولات غذایی با دقت و کارایی بیشتری نسبت به بازرسان انسانی تشخیص دهند.  با آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی با نمونه‌های قبلی محصولات خوب و معیوب، آن‌ها می‌توانند ارزیابی‌های هم‌زمان را بیاموزند و اطمینان حاصل کنند که فقط محصولات با کیفیت بالا به مشتریان تحویل داده می‌شوند.

یکی دیگر از جنبه های کنترل مواد غذایی، به ویژه در محصولات با ارزش تجاری بالا، تعیین اصالت آنها و تشخیص تقلب است. نتایج حاصل از روش های آزمایشگاهی و تصاویر بصری محصولات به عنوان معیاری برای سنجش کیفیت غذا استفاده می شود. امروزه ارزیابی کیفیت هنوز به شدت به بازرسی دستی بستگی دارد که به راحتی تحت تأثیر عوامل ذهنی قرار می گیرد. نیاز روزافزون به مدیریت کیفیت جامع در صنایع غذایی، ساخت سیستم‌های تصمیم‌گیری خودکار انعطاف‌پذیر و قوی را برای ارزیابی محصول ایجاد کرده است.

2. سیستم بینی الکتریکی:

شبکه های عصبی مصنوعی در سیستم بینی الکتریکی برای تقلید از سیستم بویایی انسان و حیوانات استفاده می شود.  بینی الکتریکی وسیله ای است که برای تشخیص و شناسایی بوها و ترکیبات فرار استفاده می شود.  با استفاده از شبکه ای از نورون های مصنوعی، یک شبکه عصبی مصنوعی قادر است خروجی های حسگرهای e-nose را پردازش کرده و بوهای مختلف را بر اساس الگوهای آنها طبقه بندی کند.

سیستم e-nose معمولاً از مجموعه‌ای از حسگرهای شیمیایی تشکیل شده است که به ترکیبات فرار مختلف حساس هستند.  هنگامی که یک بو به بینی الکترونیکی ارائه می شود، حسگرها پاسخ های مربوط به ترکیب شیمیایی بو را شناسایی و تولید می کنند.  این پاسخ‌ها سپس به شبکه عصبی مصنوعی وارد می‌شوند که یاد می‌گیرد الگوها و ارتباط بین پاسخ‌های حسگرهای مختلف و بوهای خاص را تشخیص دهد. از طریق یک فرآیند آموزشی، شبکه عصبی مصنوعی برای شناسایی و تمایز بین بوهای مختلف بر اساس الگوهای منحصر به فرد پاسخ های حسگر آموزش داده می شود.  این آموزش شامل ارائه شبکه با مجموعه ای از بوهای شناخته شده و پاسخ های حسگر مربوط به آنها است.  با تنظیم وزن ها و سوگیری های شبکه، به تدریج یاد می گیرد که نوع بو را بر اساس پاسخ های حسگر جدید طبقه بندی و پیش بینی کند. پس از آموزش، شبکه عصبی مصنوعی می‌تواند در برنامه‌های بلادرنگ مورد استفاده قرار گیرد، جایی که پاسخ‌های حسگر را از بینی الکترونیکی وارد می‌کند و طبقه‌بندی بوی شناسایی‌شده را خروجی می‌دهد.  این طبقه‌بندی می‌تواند روی صفحه نمایش داده شود، برای مراجعات بعدی ذخیره شود، یا از آن برای ایجاد اقدامات خاص بر اساس بوی شناسایی‌شده استفاده شود. استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی در سیستم بینی الکتریکی ابزار قدرتمندی برای طبقه‌بندی و شناسایی بو فراهم می‌کند.  با استفاده از توانایی شبکه برای یادگیری و تعمیم داده‌ها، e-nose را قادر می‌سازد تا طیف وسیعی از بوها، از جمله مخلوط‌های پیچیده و تفاوت‌های ظریف بین بوهای مشابه را تشخیص دهد.  این در صنایع مختلف مانند غذا و نوشیدنی، نظارت بر محیط زیست، مراقبت های بهداشتی و کنترل کیفیت کاربرد دارد، جایی که تشخیص بو نقش مهمی دارد.

3. تعیین عمر مفید محصولات غذایی:

شبکه های عصبی مصنوعی می توانند در تعیین ماندگاری محصولات غذایی بسیار مفید باشند.  در این نرم افزار، شبکه عصبی با استفاده از داده های عوامل مختلفی که بر فساد مواد غذایی تأثیر می گذارند، مانند دما، رطوبت، مواد بسته بندی و شرایط نگهداری آموزش داده می شود.  از طریق تشخیص الگو، شبکه عصبی رابطه بین این عوامل و میزان فساد غذاهای مختلف را می آموزد. پس از آموزش، شبکه عصبی می‌تواند با تجزیه و تحلیل ویژگی‌های خاص و محیطی که در آن ذخیره می‌شود، مدت زمان ماندگاری محصولات غذایی جدید را به دقت پیش‌بینی کند. این به بهینه‌سازی مدیریت موجودی، کاهش ضایعات و به حداقل رساندن خطر مصرف مواد غذایی فاسد توسط مصرف‌کنندگان کمک می‌کند. همچنین می‌توان از شبکه‌های عصبی برای نظارت در زمان واقعی و تشخیص زودهنگام خرابی با تجزیه و تحلیل مداوم داده‌های حسگر از محیط ذخیره‌سازی استفاده کرد.  با انجام این کار، آن‌ها می‌توانند فوراً به تولیدکنندگان یا خرده‌فروشان هشدار دهند که شرایط خاص نشان‌دهنده فساد احتمالی است، و به آن‌ها اجازه می‌دهد اقدامات مناسب مانند تنظیم دما یا بهبود بسته‌بندی را انجام دهند. به طور کلی، استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی در تعیین عمر ماندگاری محصولات غذایی یک رویکرد کارآمد و فعال برای تضمین کیفیت، ایمنی و ماندگاری طولانی‌تر مواد غذایی ارائه می‌دهد.

4. پیش بینی تقاضا:

 پیش بینی دقیق تقاضای مصرف کننده برای موفقیت هر کسب و کار مرتبط با مواد غذایی بسیار مهم است.  شبکه‌های عصبی مصنوعی با توانایی پردازش مجموعه داده‌های بزرگ و شناسایی الگوها، می‌توانند بینش‌های ارزشمندی در مورد ترجیحات مصرف‌کننده و رفتار خرید ارائه دهند.  با تجزیه و تحلیل داده های فروش گذشته، شرایط آب و هوایی، روند رسانه های اجتماعی و سایر متغیرها، شبکه های عصبی مصنوعی می توانند تقاضا را با دقت قابل توجهی پیش بینی کنند.  این امر به کسب و کارها امکان می دهد تا سطح موجودی را بهینه کنند، ضایعات را کاهش دهند و با برآورده کردن سریع انتظارات خود، رضایت مشتری را تضمین کنند.

5. افزایش ایمنی مواد غذایی:

 ایمنی مواد غذایی در صنایع غذایی از اهمیت بالایی برخوردار است. شبکه های عصبی مصنوعی با توسعه سیستم های هوشمند برای مدیریت ایمنی مواد غذایی در به حداقل رساندن خطرات مرتبط با بیماری های ناشی از غذا کمک کرده اند.  با یادگیری از مقادیر گسترده داده های انباشته شده، ANN ها می توانند مشکلات احتمالی را شناسایی کنند، محصولات آلوده را علامت گذاری کنند و شیوع بیماری های منتقله از غذا را پیش بینی کنند.  این به تولیدکنندگان اجازه می دهد تا اقدامات پیشگیرانه را به سرعت انجام دهند و از بالاترین استانداردهای ایمنی و رعایت مقررات اطمینان حاصل کنند.

6.بهینه سازی زنجیره تامین و توزیع:

 مدیریت یک زنجیره تامین پیچیده به طور موثر می تواند یک کار دلهره آور برای مشاغل صنایع غذایی باشد.  شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توانند مسیرهای لجستیک را بهینه کنند، تأخیرها را کاهش دهند و مدیریت موجودی را بهبود بخشند و منجر به تحویل به موقع، به حداقل رساندن ضایعات و کاهش هزینه‌ها شوند.  با تجزیه و تحلیل عوامل مختلف مانند پیش‌بینی تقاضا، هزینه‌های حمل و نقل و ماندگاری محصول، شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توانند بینش‌های ارزشمندی را برای تصمیم‌گیری ارائه دهند و زنجیره تامین را کارآمدتر و پایدارتر کنند.

7.طبقه بندی مواد غذایی:

شبکه های عصبی مصنوعی نقشی حیاتی در وظایف طبقه بندی مواد غذایی ایفا می کنند.  با استفاده از این فناوری، اقلام غذایی را می توان به طور خودکار بر اساس ویژگی های بصری در کلاس ها یا دسته بندی های خاصی دسته بندی کرد.

اولین گام در استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی برای طبقه بندی مواد غذایی شامل آموزش مدل با استفاده از مجموعه داده بزرگی از تصاویر برچسب گذاری شده مواد غذایی است.  با قرار دادن شبکه عصبی در معرض طیف گسترده ای از نمونه های غذایی، می آموزد که انواع مختلف غذاها و ویژگی های بصری آنها را تشخیص دهد. در طول آموزش، شبکه الگوها و ویژگی‌های متمایز موجود در دسته‌های غذایی خاص را برجسته می‌کند.  برای مثال، ممکن است یاد بگیرد که شکل موز، بافت پیتزا یا الگوهای رنگی سالاد را تشخیص دهد.  این فرآیند یادگیری از طریق لایه هایی از نورون های به هم پیوسته که اطلاعات بصری تصاویر ورودی را تجزیه و تحلیل می کنند، تسهیل می شود. هنگامی که آموزش کامل شد، شبکه عصبی را می توان آزمایش کرد و روی تصاویر جدید و دیده نشده مواد غذایی اعمال کرد.  با تجزیه و تحلیل ویژگی های موجود در این تصاویر، شبکه می تواند دسته بندی مواد غذایی را با دقت بالایی پیش بینی کند. کاربرد شبکه‌های عصبی مصنوعی در طبقه‌بندی مواد غذایی کاربردهای مختلفی در دنیای واقعی دارد.  به عنوان مثال، این شبکه‌ها را می‌توان در برنامه‌های تشخیص غذا ادغام کرد و به کاربران این امکان را می‌دهد تا تنها با یک عکس ساده، رژیم غذایی خود را شناسایی و پیگیری کنند.  در مدیریت رستوران، آنها می توانند در خودکارسازی موجودی مواد غذایی، کنترل کیفیت یا فرآیندهای تشخیص مواد تشکیل دهنده کمک کنند. علاوه بر این، سازمان‌هایی که بر روی ضایعات مواد غذایی تمرکز دارند، می‌توانند از این شبکه‌ها برای شناسایی مواد غذایی فاسد یا تاریخ مصرف گذشته استفاده کنند که منجر به سیستم‌های توزیع مواد غذایی کارآمدتر می‌شود.  به طور کلی، شبکه‌های عصبی مصنوعی راه‌حلی هوشمند برای خودکارسازی وظایف طبقه‌بندی مواد غذایی، افزایش کارایی و ایجاد امکانات جدید در صنایع غذایی ارائه می‌دهند.

نتیجه گیری:

شبکه‌های عصبی مصنوعی به روش‌های متعددی صنعت غذا را متحول می‌کنند.  از کنترل و بازرسی کیفیت گرفته تا پیش‌بینی تقاضا، مدیریت ایمنی مواد غذایی و بهینه‌سازی زنجیره تامین. در واقع شبکه‌های عصبی مصنوعی فرآیندهای کلیدی را متحول می‌کنند.  با استفاده از قدرت هوش مصنوعی، صنایع غذایی می تواند بهره وری را افزایش دهد، هزینه ها را کاهش دهد، رضایت مشتری را تضمین کند و کارایی کلی را بهبود بخشد.  همانطور که شبکه های عصبی مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهند، می توانیم به آینده ای نوآورانه تر و هیجان انگیزتر در صنعت غذا امیدوار باشیم.