KI-gestützte Fleischkontrolle braucht Referenzanalytik, bevor sie belastbar entscheidet

Künstliche Intelligenz für die Qualitätskontrolle von Lebensmitteln entwickelt ihren Nutzen vor allem dort, wo visuelle, spektrale und chemische Bewertung zusammengeführt werden. Eine am 17. September veröffentlichte Übersicht beschreibt, wie Hyperspektralbildgebung, maschinelles Lernen und zerstörungsfreie Sensorik Informationen zu Farbe, Zusammensetzung, Struktur und möglichen Verderbnisindikatoren bündeln können. Für Fleisch ist das relevant, weil Frische, Gefrier-Tau-Belastung, Oxidation, Saftverlust und Farbabweichungen häufig parallel verlaufen.