Наиболее часто фальсифицируют среди продуктов питания алкогольные напитки. Выявление подделок – важная задача, обусловленная необходимостью обеспечения безопасности пищевых продуктов. Благодаря развитию искусственного интеллекта у исследователей возникли новые перспективы для создания и применения передовых методов идентификации алкогольной продукции.
Процедура идентификации алкогольной продукции состоит из нескольких этапов. Изначально эксперт-аналитик сопоставляет название, размещенное на потребительской упаковке, с данными в сопроводительной документации, проверяет герметичность образца, осматривает этикетку и определяет объем и содержание алкоголя. Далее, с использованием инструментальных методов, проводят анализ химического состава продукта, чтобы убедиться в соответствии его показателей установленным нормам. Органолептическая оценка включает изучение внешнего вида, цвета, вкуса и аромата. По результатам всех исследований составляется заключение о соответствии продукта установленным требованиям.
В настоящее время инструментальный анализ алкогольной продукции представляет собой один из значимых и востребованных видов химической экспертизы. Благодаря использованию инструментов искусственного интеллекта, ученые Федерального исследовательского центра питания и биотехнологии доработали данный анализ. В рамках исследований был составлен перечень из четырех наиболее распространенных методов фальсификации и разработаны семь новых инструментальных методик для их обнаружения, с последующим цифровым анализом полученных данных. Использование комплекса этих методик обеспечивает возможность точного и достоверного выявления 45 целевых аналитических маркеров и обнаружения фальсификаций спиртных напитков, включая те, что произведены на основе зерновых дистиллятов.
Ирина Абрамова, руководитель Всероссийского научно-исследовательского института пищевой биотехнологии, являющегося филиалом Федерального исследовательского центра питания и биотехнологии, кандидат технических наук: «В качестве объектов исследования выступали модельные растворы, зерновые дистилляты, спирты и алкогольные напитки, полученные на их основе. Для выявления случаев частичной или полной замены этилового спирта денатурированным спиртом с использованием газовой хроматографии с пламенно-ионизационным детектированием была создана аналитическая методика. Она позволяет с высокой точностью определять состав и количество денатурирующих добавок, в частности, кротонового альдегида. Анализ занимает не более 6 минут, предварительная подготовка образцов не требуется. С целью обнаружения подделок виски, связанных с заменой зернового дистиллята этиловым спиртом, с применением газовой хроматографии с пламенно-ионизационным и масс-селективным детектированием разработано два метода, предназначенные для идентификации и определения концентраций 23 целевых компонентов, включая 3 ароматизатора, используемых в зерновых дистиллятах и напитках на их основе. Продолжительность анализа составляет 25-30 минут. Для выявления фальсификаций дистиллированных напитков разработаны методика определения концентрации катионов и методика определения концентрации анионов органических и неорганических кислот. Время анализа – 8-10 минут. В целях создания научной базы для цифровой трансформации процесса выявления фальсификаций предложен новый метод, основанный на использовании нейронных сетей».
Для реализации проекта, направленного на использование нейросетей для идентификации алкогольной продукции, была разработана модель автоматизированной системы, предназначенной для обнаружения контрафактной алкогольной продукции.
Ключевая функция нейронных сетей заключается в обработке больших массивов данных, как упорядоченных, так и неструктурированных, поиске скрытых связей и построении моделей.
При работе с ИИ процесс начинается с поступления образца алкогольного напитка в аналитическую лабораторию. Там проводят исследование его химического состава, используя газовую хроматографию, капиллярный электрофорез и хромато-масс-спектрометрию. Методики для этих исследований разработаны в Федеральном исследовательском центре питания и биотехнологий. Полученные результаты, представленные в виде неструктурированных данных, загружаются в общую базу данных. После этого Модель идентификации алкогольного напитка, применяя метод кластерного анализа, распределяет данные по различным хранилищам: базе данных решений, базе данных эталонных образцов и библиотеке спектров.
Модель проводит анализ результатов исследований, касающихся показателей качества и безопасности напитка. Полученные данные сопоставляются с информацией, содержащейся в ЕГАИС – единой государственной автоматизированной информационной системе, созданной для государственного контроля за производством и оборотом этилового спирта, а также алкогольной и спиртосодержащей продукции. Используя прецеденты, зафиксированные в базе данных решений, модель создает заключение об идентичности спиртного напитка. Пользователь может получить результаты через специализированный диалоговый компонент.
В будущем данную методику планируют улучшать и расширять. Научные изыскания, посвященные этой теме, осуществляются в рамках фундаментального исследования.