分类： AI在肉制品及副产品加工的应用案例

リキッド・バイオプシー生体予测诊断技术“AIビーフ”の事业化 ~畜产业界のアップデート:ステークホルダーが幸せになる次世代の畜产业界を创る~|农畜产业振兴机构

調査・報告 畜産の情報 2023年10月号
リキッド・バイオプシー生体予測診断技術“AIビーフ”の事業化 ～畜産業界のアップデート：ステークホルダーが幸せになる次世代の畜産業界を創る～
【要約】
1 はじめに
2 AIビーフの科学的正確性について
3 AIビーフの現場実装
4 おわりに～大学発スタートアップの創出について～
【要約】
われわれの研究グループでは、長年、畜産業界の悩みの一つである「肉

人工智能驱动的肉品保鲜技术:研究进展、挑战与未来发展方向 – 生物通

，构建了覆盖全产业链的智能保鲜框架。研究团队主要采用文献计量分析与案例实证相结合的方法，重点考察了计算机视觉(CV)、近红外光谱、电子鼻(E-n
，实现了从被动预测到主动调控的跨越。这种”预测-诊断”双功能模型为优化加工工艺提供了新思路。
微生物预测模型的发展凸显了多模态数据融合的优
肉类腐败程度和总活菌数的预测模型。
智能包装优化研究展示了材料科学与AI算法的协同创新。将蓝花楹花青素与壳聚糖/聚

科技护航“舌尖安全”！中江“互联网+AI”智慧监管正式上线，守护民生幸福底线

系统会实时分析视频画面，只要员工未规范佩戴口罩、工作帽未盖严头发，AI会立刻抓拍预警，生成工单推送至管理人员手机端，现场就能快速处置隐患
。
从原料进厂到成品出厂，肉制品加工需历经十多道工序，企业依托监控实现全链条管理，确保每道工序均合规操作。
“监管部门可随时调阅任意时段
产画面，无需频繁现场检查。”杨智表示，这既规范了企业操作，也让监管更透明，成功构建企业自控、政府监管、社会监督三位一体的食品

基于深度学习模型动态调控超临界参数的肉制品加工方法与流程

中确保肉制品具有符合预期的风味，提高生产过程的稳定性，解决了传统的肉制品加工方法存在的盐分控制精度不足、风味批次差异显著、微生物灭活
彻底以及设备故障响应滞后等难题。本发明的ai预测模型与超临界流体的实时交互机制可以实现：模型响应延迟<10秒、压力波动补偿成功率达98.7％、三重 灭菌机制使沙门氏菌d值降至传统高压灭菌的1/5。 2、一种基于深度学习模型动态调控超临界参数的肉制品加工方法，包括以下

全国首个，南京农业大学发布肉品专属AI大模型“品肉”（有图）

技术检索和方案研判，让分散于论文、标准、专利和实践案例中的知识资源更加便捷地服务于研发设计、生产管理
续布局农业人工智能领域，构建覆盖多学科、多产业农业AI模型矩阵的重要实践，推动肉品产业从传统经验驱动向
创制全国重点实验室，长期深耕生鲜肉生产及贮运、肉品加工与质量安全控制、细胞培养肉创制、肉品营养健康等
撑。学校主持完成的“冷却肉品质控制关键技术”“传统肉制品品质形成机理及现代化生产”等成果先后

东北农业大学隋晓楠教授等 | 人工智能驱动的植物蛋白精准加工与产品创新进展及未来趋势/中国食品科学技术学会

食品的配方设计与稳定性提升提供了新的方法路径。除加工与质构功能外，AI也开始进入营养评价环节。有研究构建了基于神经网络的深度学习框架，利
R²≈0.91），从而显著加速传统体外消化试验的筛查过程（图3）。
3.2 植物基肉制品的设计
在植物基肉制品开发中，质构是决定消费者接受度的核心指标
建的机器学习框架，可将配方组成（蛋白、脂肪、碳水化合物、灰分等）与加工相关特征纳入统一模型，实现对硬度、咀嚼性