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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「肉質は牛を出荷しないと分からない（割ってみ

原文链接：https://www.alic.go.jp/joho-c/joho05_002935.html

A two-stage decoupled visual framework integrated with multi-indicator colorimetric sensor arrays for edge-computed meat freshness monitoring – PubMed

freshness is critical for mitigating food safety risks. However, conventional colorimetric sensor arrays are frequently limited by their reliance on a single indicator and susceptibility to complex background interference during edge deployment. To overcome these limitations, herein, we propose an AI-integrated, two-stage decoupled visual framework coupled with a multi-indicator colorimetric sensor array for robust meat freshness evaluation. A cross-reactive matrix integrating genipin, anthocyanin, and Cu-PAN probes into a polyvinyl alcohol/glycerol substrate enables the concurrent tracking o

原文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42759298/

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/聚乙烯醇复合膜结合，开发出

原文链接：https://m.ebiotrade.com/newsf/2026-1/20260104083833693.htm

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安全共治格

原文链接：https://www.zhongjiang.gov.cn/xwzx/bmdt/1645360.htm

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，包括以下步骤：
3、建立包含肉制品

原文链接：https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202511207556.html

육가공 기술 혁신을 위한 생성형 AI의 역할과 가능성

Food Life 2026 (1): 11 – 21
eISSN: 2714-0865
DOI: https://doi.org/10.5851/fl.2500022
Review Article
육가공 기술 혁신을 위한 생성형 AI의 역할과 가능성
신주이1, 김형상1, 2, *
The role and potential of generative AI in meat processing technology innovation
Ju Yi Shin 1, Hyeong Sang Kim 1, 2, *
Author Information & Copyright ▼
1한경국립대학교 동물생명융합학부
2한경국립대학교 휴머니멀응용과학연구소
1 School of Animal Life Science, Hankyong National University, Anseong 17579, Korea
2 Institute of Applied Humanimal Science, Hankyong Nationa

原文链接：https://www.foodnlife.org/archive/view_article?pid=fl-2026-1-11

Implementing artificial intelligence to measure meat quality parameters in local market traceability processes

1981, La Molina, Lima, 15024 Peru
Contribution: Conceptualization, Resources, Project administration, Validation, Visualization, Funding acquisition, Supervision
https://doi.org/10.1111/ijfs.17546
Summary
The application of computer technologies associated with sensors and artificial intelligence (AI) in the quantification and qualification of quality parameters of meat products of various domestic species is an area of research, development, and innovation of great relevance in the agri-food industry. This review covers the most recent advances in this area, highlighting the importance of co

原文链接：https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/ijfs.17546