人工智能與大數據在食品安全信息監管中的應用

張微

摘 要：食品安全一直是人們關注的重要話題，而隨著科技的發展，人工智能和大數據技術的應用為食品安全信息監管帶來了新的機遇和挑戰。人工智能技術可以通過模式識別、數據分析等方法，快速準確地發現食品安全問題，提高監管效率和監管精度。大數據技術則可以幫助監管部門實現對海量食品安全數據的收集、存儲、分析和應用，為監管決策提供科學依據和數據支持。本文探討了人工智能和大數據技術在食品安全信息監管中的應用，為相關工作人員提供參考。

關鍵詞：人工智能；大數據；食品安全；信息監管

The Application of Artificial Intelligence and Big Data in Food Safety Information Supervision

Abstract： Food safety has always been an important topic of peoples attention， and with the development of science and technology， the application of artificial intelligence and big data technology has brought new opportunities and challenges for the supervision of food safety information. Artificial intelligence technology can quickly and accurately identify food safety problems through pattern recognition， data analysis and other methods， and improve the regulatory efficiency and regulatory accuracy. Big data technology can help regulatory authorities to realize the collection， storage， analysis and application of massive food safety data， providing scientific basis and data support for regulatory decision-making. This paper discusses the application of artificial intelligence and big data technology in the supervision of food safety information to provide reference for relevant staff.

Keywords： artificial intelligence; big data; food safety; information supervision

隨著社會經濟的不斷發展和人們生活水平的不斷提高，人們對食品安全問題的關注度日益增加。同時，人工智能和大數據技術的發展，為食品安全監管帶來了革命性的變化。通過數據驅動的監管模式和智能化的監管手段，可以更加全面、及時地了解食品生產、流通和消費環節的情況，快速發現和解決食品安全隱患，保障人們的身體健康和生命安全。

1 人工智能與大數據在食品安全信息監管中應用的重要性

1.1 提高監管效率和準確性

人工智能技術可以通過模式識別、數據挖掘等方法，快速準確地發現食品安全問題，大大提高了監管的效率和準確性。大數據技術則可以幫助監管部門實現對海量食品安全數據的收集、存儲、分析和應用，為監管決策提供科學依據和數據支持，進一步提高監管的準確性和及時性。

1.2 實現全程監管和精細化管理

結合人工智能和大數據技術，可以實現對食品生產、流通和消費環節的全程監管和精細化管理。通過實時監測和數據分析，可以及時發現和解決食品安全隱患，從源頭上保障食品安全，確保消費者的身體健康和生命安全[1]。

1.3 強化風險預警和應急處置能力

基于人工智能和大數據技術的食品安全監管系統可以建立起完善的風險預警機制，及時發現食品安全風險并采取相應的應對措施。一旦發生食品安全事件，可以快速追溯食品流向、排查受影響的產品和人群，有效地控制風險的擴散和影響范圍。

1.4 促進監管模式的創新和智能化發展

人工智能和大數據技術的應用為監管部門提供了新的思路和手段，推動了監管模式的創新和智能化發展。通過數據驅動的監管模式和智能化的監管手段，可以實現監管工作的全面、高效和智能化，提升監管水平和能力。

2 食品安全信息監管中的大數據技術

2.1 大數據采集與預處理

在食品安全信息監管中，可通過傳感器監測技術采集食品生產、加工、運輸和儲存等環節的實時數據，明確食品的溫度、濕度以及pH值等信息，這些數據信息能夠直接反映食品生產過程中的關鍵參數，幫助監管部門實時了解生產環節的情況，發現異常情況并及時采取措施。監管部門要求食品生產企業定期提交食品生產過程中的相關報告和記錄，規范生產工藝流程，記錄原材料采購信息，明確生產線運行情況。通過收集和整理企業報告數據，充分了解企業生產過程的情況。通過消費者投訴渠道收集消費者對食品安全問題的投訴和舉報信息，了解食品市場上存在的安全隱患和問題。利用社交媒體平臺上的數據進行監測和分析，了解公眾對食品安全的關注和討論情況。通過分析社交媒體上的輿情數據，監管部門可以及時了解食品安全事件的發展動態，采取相應的應對措施[2]。此外，數據預處理技術的有效運用能夠對采集到的大數據進行預處理，實施數據清洗、數據去重、異常值處理，提升數據格式化和標準化，提高數據的準確性和可靠性，為后續的數據分析和應用奠定良好的基礎，進而為監管部門提供多樣化的數據來源和有效的數據支持。

2.2 大數據的傳輸與存儲

在食品安全信息監管中，大數據的傳輸與存儲是至關重要的環節，需要將經過預處理的數據傳輸到指定的存儲系統中，采用加密傳輸、數據壓縮、數據校驗等技術手段確保數據的安全性和完整性，將傳輸過來的數據存儲到指定的存儲系統中。由于數據量大、傳輸距離遠，傳輸效率成為一個重要的考量因素，可以采用高速網絡傳輸技術、分布式數據傳輸架構等手段，提高數據傳輸的速度和效率，確保數據及時傳輸到指定位置。大數據的存儲需要具備足夠的容量和可擴展性，以應對不斷增長的數據量，在此過程中，可以采用分布式存儲系統、云存儲技術將數據分布存儲在多個節點上，實現數據的高可用性和靈活擴展[3]。大數據的存儲需要保障數據的安全性和隱私性，防止數據被非法訪問、泄露或篡改。因此，需要有效運用數據加密、訪問控制、身份認證等技術手段，使其具備完善的數據備份和恢復機制，定期進行數據備份，并建立多備份、異地備份等備份策略，以應對各種突發情況。

2.3 大數據的挖掘技術

在食品安全信息監管中，大數據的挖掘技術可以幫助監管部門從海量的數據中發現隱藏的模式、規律和異常，提高監管效率和準確性。在進行大數據挖掘之前，首先需要對數據進行清洗與預處理，去除噪聲數據、缺失值和異常值，確保數據的質量和可靠性。通過關聯分析技術可以發現不同食品安全事件之間的關系和規律。例如，可以分析食品安全事件發生的時間、地點、原因等因素，挖掘出食品安全問題的共同特征和規律性，從而有針對性地采取預防措施。聚類分析技術可以將大數據集合劃分為不同的類別或群組，發現數據中的潛在模式和趨勢，對食品樣品進行分類，識別出不同類別的食品安全問題，對食品安全事件的發生概率進行預測，幫助監管部門及時制定預防措施[4]。在食品安全監管中，可以利用文本挖掘技術分析消費者投訴、輿情信息等文本數據，發現潛在的食品安全問題和風險點。人工神經網絡是一種受到生物神經系統啟發而設計的計算模型，它由大量人工神經元組成，并通過神經元之間的連接權重進行信息傳遞和處理，具有強大的學習能力，可以通過大量的數據樣本進行訓練，自動學習數據之間的復雜關系和模式，并且能夠逐步優化網絡結構和連接權重。相比于傳統的線性模型具有更好的擬合能力，能夠更準確地捕捉數據中的非線性特征和規律[5]。此外，其能夠同時處理多個輸入樣本，加速訓練和預測過程，可以根據具體的問題和數據特點進行靈活調整和優化，調整神經元的數量、層數和連接方式，從而更好地適應不同的任務需求。

3 人工智能與大數據在食品安全信息監管中的具體應用

3.1 在后廚中的應用

利用大數據技術可對供應商的歷史數據進行分析，評估供應商的信譽度和產品質量，進而選擇合格的食材供應商。利用人工智能技術可以實時監測后廚操作過程中的溫度、濕度、壓力等關鍵參數，對實時獲取數據進行分析，利用數據挖掘和機器學習算法，識別異常情況和潛在風險?；陬A設的安全標準和規則，人工智能系統可以實時對監測數據進行分析和比對，發現異常情況并進行預警。為確保食品的安全和品質，冷菜間溫度要保持在25 ℃以下，防止食品變質和細菌滋生，在日常運營中，還需要將相配套的紫外線燈打開，對空氣進行全面消毒，消滅空氣中的細菌和病毒。在此情況下，通過人工智能技術可以監控空氣質量和環境衛生狀況，實時掌握空氣污染情況，并根據需要自動控制紫外線燈的開啟和關閉，當監測到空氣中存在細菌或病毒超過安全標準時，人工智能系統可以自動啟動相配套的紫外線燈，對空氣進行全面消毒，在發現異常情況后，人工智能系統可以自動調整設備參數，做好冷卻系統的運行控制，及時糾正存在的問題，進而確保食品加工過程符合安全標準[6]。此外，還可以利用人工智能圖像識別技術對食材的新鮮度、外觀質量、異常物質等建立食品安全事件的預警模型，監測消費者投訴、輿情信息等數據源，建立完整的菜品溯源系統，記錄菜品生產、加工、運輸等環節的關鍵信息，確保菜品來源可追溯。

3.2 在智能配餐中的應用

人工智能與大數據在智能配餐方面的應用可以幫助提高餐飲服務的效率、個性化程度和用戶體驗?；谟脩舻目谖镀?、飲食習慣和健康需求等個性化信息，利用大數據分析和機器學習算法，智能生成個性化菜單推薦，對用戶過往點餐數據、瀏覽記錄以及反饋信息進行綜合分析，以識別用戶的偏好和習慣。通過對大量數據的挖掘和分析，系統可以了解用戶的口味偏好，如喜歡辣味、清淡口感或者對特定食材的偏好。除了口味，系統還會考慮用戶的飲食習慣和健康需求。根據用戶的年齡、性別、健康狀況以及特殊飲食需求，系統會調整推薦菜品的營養成分含量和熱量，以滿足用戶的健康需求。在生成個性化菜單推薦時，機器學習算法扮演著重要角色，系統會利用機器學習算法對用戶數據進行模式識別和預測分析，從而為每位用戶提供最合適的菜品推薦。通過不斷學習用戶的偏好和反饋信息，系統可以不斷優化推薦算法，提高推薦的準確性和個性化程度[7]。

利用人工智能技術，結合用戶的訂單歷史、實時需求和供應鏈情況，實現智能配餐系統。利用大數據分析和機器學習算法，實現對用戶訂餐行為的深度理解和預測，進而優化餐飲供應鏈管理和配送流程。在智能配餐系統中，系統會根據用戶的訂單歷史和個性化需求，預測未來的需求趨勢和就餐時間。智能配餐系統還會結合實時的供應鏈情況，監控食材的庫存量、供應情況和配送路線，自動調配食材、菜品和配料，以保證餐廳的供應鏈高效運作。在用戶下單后，系統會根據訂單信息智能安排生產和配送流程，優化廚房作業和配送路線，提高餐飲服務的響應速度和準確性。

基于菜品的配方和食材信息，利用大數據技術對菜品的營養成分進行分析和評估，通過收集菜品配方中每種食材的營養成分數據，如蛋白質、碳水化合物、脂肪、纖維含量等，結合食材的比例和菜品的食用量，計算出每道菜品的綜合營養成分，用戶可以輕松查看菜品的營養成分和熱量含量等信息，從而可以根據自己的健康需求和營養目標，選擇低熱量、高蛋白的菜品，或者根據特定的營養素需求選擇含有豐富營養的菜品。

3.3 在食品檢測中的應用

通過人工智能和大數據技術可以提高食品檢測和監管工作的效率，提升食品安全水平，保障公眾健康。利用大數據技術對大量的食品檢測數據進行分析和挖掘，識別潛在的食品安全風險和異常情況。結合人工智能的圖像識別技術，可以對食品樣品進行快速準確的檢測和分類，訓練模型識別不同種類的食品，檢測出存在的異物、變質或污染情況，及時發現食品加工設備的故障或異常操作，防止對食品安全造成影響。通過實時采集環境數據和食品信息，可以對食品的質量和安全性進行全面監控，及時發現并處理潛在的風險。在此過程中，可以采用可穿戴相機隨時隨地對食物進行拍攝和記錄，實時上傳到云端進行分析和處理，對圖片進行自動識別和分析，檢測食物的新鮮程度、質量情況。同時，可穿戴相機還可以記錄佩戴者所處的場景和環境，包括食品生產、加工和銷售環節，為食品安全監管提供更加全面的數據支持。

4 結語

人工智能與大數據在食品安全信息監管中的應用為提升食品安全監管水平和保障公眾健康具有重要貢獻。結合人工智能和大數據技術可以實現對食品安全全生命周期的全面監控和管理，提高食品安全監管的效率和準確性。隨著技術的不斷發展和應用的深入推進，人工智能與大數據將在食品安全領域發揮越來越重要的作用，為建設食品安全、健康的社會做出更大的貢獻。

參考文獻

[1]梁朝偉.大數據下計算機信息技術在食品企業安全管理中的應用[J].食品界，2021（4）：99.

[2]李強.大數據背景下計算機信息技術在食品安全管理中的應用[J].食品界，2021（3）：122.

[3]鄭曉敏，田富俊.基于大數據的食品安全應急管理多源信息融合治理研究[J].科技管理研究，2021，41（6）：173-178.

[4]張成梅，王雅潔，陶衡，等.人工智能與大數據在食品安全信息監管中的應用[J].電子技術與軟件工程，2021（6）：152-153.

[5]韋玉杰.信息技術在食品安全中的應用[J].現代食品，2018（11）：80-81.

[6]黃音，黃淑敏.大數據驅動下食品安全社會共治的耦合機制分析[J].學習與實踐，2019（7）：26-33.

[7]何福.以信息化手段構建食品安全治理新體系[J].中國市場監管研究，2018（6）：14-18.