人工智能与大数据在食品安全信息监管中的应用

张微

摘 要：食品安全一直是人们关注的重要话题，而随著科技的发展，人工智能和大数据技术的应用为食品安全信息监管带来了新的机遇和挑战。人工智能技术可以通过模式识别、数据分析等方法，快速准确地发现食品安全问题，提高监管效率和监管精度。大数据技术则可以帮助监管部门实现对海量食品安全数据的收集、存储、分析和应用，为监管决策提供科学依据和数据支持。本文探讨了人工智能和大数据技术在食品安全信息监管中的应用，为相关工作人员提供参考。

关键词：人工智能；大数据；食品安全；信息监管

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

随着社会经济的不断发展和人们生活水平的不断提高，人们对食品安全问题的关注度日益增加。同时，人工智能和大数据技术的发展，为食品安全监管带来了革命性的变化。通过数据驱动的监管模式和智能化的监管手段，可以更加全面、及时地了解食品生产、流通和消费环节的情况，快速发现和解决食品安全隐患，保障人们的身体健康和生命安全。

1 人工智能与大数据在食品安全信息监管中应用的重要性

1.1 提高监管效率和准确性

人工智能技术可以通过模式识别、数据挖掘等方法，快速准确地发现食品安全问题，大大提高了监管的效率和准确性。大数据技术则可以帮助监管部门实现对海量食品安全数据的收集、存储、分析和应用，为监管决策提供科学依据和数据支持，进一步提高监管的准确性和及时性。

1.2 实现全程监管和精细化管理

结合人工智能和大数据技术，可以实现对食品生产、流通和消费环节的全程监管和精细化管理。通过实时监测和数据分析，可以及时发现和解决食品安全隐患，从源头上保障食品安全，确保消费者的身体健康和生命安全[1]。

1.3 强化风险预警和应急处置能力

基于人工智能和大数据技术的食品安全监管系统可以建立起完善的风险预警机制，及时发现食品安全风险并采取相应的应对措施。一旦发生食品安全事件，可以快速追溯食品流向、排查受影响的产品和人群，有效地控制风险的扩散和影响范围。

1.4 促进监管模式的创新和智能化发展

人工智能和大数据技术的应用为监管部门提供了新的思路和手段，推动了监管模式的创新和智能化发展。通过数据驱动的监管模式和智能化的监管手段，可以实现监管工作的全面、高效和智能化，提升监管水平和能力。

2 食品安全信息监管中的大数据技术

2.1 大数据采集与预处理

在食品安全信息监管中，可通过传感器监测技术采集食品生产、加工、运输和储存等环节的实时数据，明确食品的温度、湿度以及pH值等信息，这些数据信息能够直接反映食品生产过程中的关键参数，帮助监管部门实时了解生产环节的情况，发现异常情况并及时采取措施。监管部门要求食品生产企业定期提交食品生产过程中的相关报告和记录，规范生产工艺流程，记录原材料采购信息，明确生产线运行情况。通过收集和整理企业报告数据，充分了解企业生产过程的情况。通过消费者投诉渠道收集消费者对食品安全问题的投诉和举报信息，了解食品市场上存在的安全隐患和问题。利用社交媒体平台上的数据进行监测和分析，了解公众对食品安全的关注和讨论情况。通过分析社交媒体上的舆情数据，监管部门可以及时了解食品安全事件的发展动态，采取相应的应对措施[2]。此外，数据预处理技术的有效运用能够对采集到的大数据进行预处理，实施数据清洗、数据去重、异常值处理，提升数据格式化和标准化，提高数据的准确性和可靠性，为后续的数据分析和应用奠定良好的基础，进而为监管部门提供多样化的数据来源和有效的数据支持。

2.2 大数据的传输与存储

在食品安全信息监管中，大数据的传输与存储是至关重要的环节，需要将经过预处理的数据传输到指定的存储系统中，采用加密传输、数据压缩、数据校验等技术手段确保数据的安全性和完整性，将传输过来的数据存储到指定的存储系统中。由于数据量大、传输距离远，传输效率成为一个重要的考量因素，可以采用高速网络传输技术、分布式数据传输架构等手段，提高数据传输的速度和效率，确保数据及时传输到指定位置。大数据的存储需要具备足够的容量和可扩展性，以应对不断增长的数据量，在此过程中，可以采用分布式存储系统、云存储技术将数据分布存储在多个节点上，实现数据的高可用性和灵活扩展[3]。大数据的存储需要保障数据的安全性和隐私性，防止数据被非法访问、泄露或篡改。因此，需要有效运用数据加密、访问控制、身份认证等技术手段，使其具备完善的数据备份和恢复机制，定期进行数据备份，并建立多备份、异地备份等备份策略，以应对各种突发情况。

2.3 大数据的挖掘技术

在食品安全信息監管中，大数据的挖掘技术可以帮助监管部门从海量的数据中发现隐藏的模式、规律和异常，提高监管效率和准确性。在进行大数据挖掘之前，首先需要对数据进行清洗与预处理，去除噪声数据、缺失值和异常值，确保数据的质量和可靠性。通过关联分析技术可以发现不同食品安全事件之间的关系和规律。例如，可以分析食品安全事件发生的时间、地点、原因等因素，挖掘出食品安全问题的共同特征和规律性，从而有针对性地采取预防措施。聚类分析技术可以将大数据集合划分为不同的类别或群组，发现数据中的潜在模式和趋势，对食品样品进行分类，识别出不同类别的食品安全问题，对食品安全事件的发生概率进行预测，帮助监管部门及时制定预防措施[4]。在食品安全监管中，可以利用文本挖掘技术分析消费者投诉、舆情信息等文本数据，发现潜在的食品安全问题和风险点。人工神经网络是一种受到生物神经系统启发而设计的计算模型，它由大量人工神经元组成，并通过神经元之间的连接权重进行信息传递和处理，具有强大的学习能力，可以通过大量的数据样本进行训练，自动学习数据之间的复杂关系和模式，并且能够逐步优化网络结构和连接权重。相比于传统的线性模型具有更好的拟合能力，能够更准确地捕捉数据中的非线性特征和规律[5]。此外，其能够同时处理多个输入样本，加速训练和预测过程，可以根据具体的问题和数据特点进行灵活调整和优化，调整神经元的数量、层数和连接方式，从而更好地适应不同的任务需求。

3 人工智能与大数据在食品安全信息监管中的具体应用

3.1 在后厨中的应用

利用大数据技术可对供应商的历史数据进行分析，评估供应商的信誉度和产品质量，进而选择合格的食材供应商。利用人工智能技术可以实时监测后厨操作过程中的温度、湿度、压力等关键参数，对实时获取数据进行分析，利用数据挖掘和机器学习算法，识别异常情况和潜在风险。基于预设的安全标准和规则，人工智能系统可以实时对监测数据进行分析和比对，发现异常情况并进行预警。为确保食品的安全和品质，冷菜间温度要保持在25 ℃以下，防止食品变质和细菌滋生，在日常运营中，还需要将相配套的紫外线灯打开，对空气进行全面消毒，消灭空气中的细菌和病毒。在此情况下，通过人工智能技术可以监控空气质量和环境卫生状况，实时掌握空气污染情况，并根据需要自动控制紫外线灯的开启和关闭，当监测到空气中存在细菌或病毒超过安全标准时，人工智能系统可以自动启动相配套的紫外线灯，对空气进行全面消毒，在发现异常情况后，人工智能系统可以自动调整设备参数，做好冷却系统的运行控制，及时纠正存在的问题，进而确保食品加工过程符合安全标准[6]。此外，还可以利用人工智能图像识别技术对食材的新鲜度、外观质量、异常物质等建立食品安全事件的预警模型，监测消费者投诉、舆情信息等数据源，建立完整的菜品溯源系统，记录菜品生产、加工、运输等环节的关键信息，确保菜品来源可追溯。

3.2 在智能配餐中的应用

人工智能与大数据在智能配餐方面的应用可以帮助提高餐饮服务的效率、个性化程度和用户体验。基于用户的口味偏好、饮食习惯和健康需求等个性化信息，利用大数据分析和机器学习算法，智能生成个性化菜单推荐，对用户过往点餐数据、浏览记录以及反馈信息进行综合分析，以识别用户的偏好和习惯。通过对大量数据的挖掘和分析，系统可以了解用户的口味偏好，如喜欢辣味、清淡口感或者对特定食材的偏好。除了口味，系统还会考虑用户的饮食习惯和健康需求。根据用户的年龄、性别、健康状况以及特殊饮食需求，系统会调整推荐菜品的营养成分含量和热量，以满足用户的健康需求。在生成个性化菜单推荐时，机器学习算法扮演着重要角色，系统会利用机器学习算法对用户数据进行模式识别和预测分析，从而为每位用户提供最合适的菜品推荐。通过不断学习用户的偏好和反馈信息，系统可以不断优化推荐算法，提高推荐的准确性和个性化程度[7]。

利用人工智能技术，结合用户的订单历史、实时需求和供应链情况，实现智能配餐系统。利用大数据分析和机器学习算法，实现对用户订餐行为的深度理解和预测，进而优化餐饮供应链管理和配送流程。在智能配餐系统中，系统会根据用户的订单历史和个性化需求，预测未来的需求趋势和就餐时间。智能配餐系统还会结合实时的供应链情况，监控食材的库存量、供应情况和配送路线，自动调配食材、菜品和配料，以保证餐厅的供应链高效运作。在用户下单后，系统会根据订单信息智能安排生产和配送流程，优化厨房作业和配送路线，提高餐饮服务的响应速度和准确性。

基于菜品的配方和食材信息，利用大数据技术对菜品的营养成分进行分析和评估，通过收集菜品配方中每种食材的营养成分数据，如蛋白质、碳水化合物、脂肪、纤维含量等，结合食材的比例和菜品的食用量，计算出每道菜品的综合营养成分，用户可以轻松查看菜品的营养成分和热量含量等信息，从而可以根据自己的健康需求和营养目标，选择低热量、高蛋白的菜品，或者根据特定的营养素需求选择含有丰富营养的菜品。

3.3 在食品检测中的应用

通过人工智能和大数据技术可以提高食品检测和监管工作的效率，提升食品安全水平，保障公众健康。利用大数据技术对大量的食品检测数据进行分析和挖掘，识别潜在的食品安全风险和异常情况。结合人工智能的图像识别技术，可以对食品样品进行快速准确的检测和分类，训练模型识别不同种类的食品，检测出存在的异物、变质或污染情况，及时发现食品加工设备的故障或异常操作，防止对食品安全造成影响。通过实时采集环境数据和食品信息，可以对食品的质量和安全性进行全面监控，及时发现并处理潜在的风险。在此过程中，可以采用可穿戴相机随时随地对食物进行拍摄和记录，实时上传到云端进行分析和处理，对图片进行自动识别和分析，检测食物的新鲜程度、质量情况。同时，可穿戴相机还可以记录佩戴者所处的场景和环境，包括食品生产、加工和销售环节，为食品安全监管提供更加全面的数据支持。

4 结语

人工智能与大数据在食品安全信息监管中的应用为提升食品安全监管水平和保障公众健康具有重要贡献。结合人工智能和大数据技术可以实现对食品安全全生命周期的全面监控和管理，提高食品安全监管的效率和准确性。随着技术的不断发展和应用的深入推进，人工智能与大数据将在食品安全领域发挥越来越重要的作用，为建设食品安全、健康的社会做出更大的贡献。

参考文献

[1]梁朝伟.大数据下计算机信息技术在食品企业安全管理中的应用[J].食品界，2021（4）：99.

[2]李强.大数据背景下计算机信息技术在食品安全管理中的应用[J].食品界，2021（3）：122.

[3]郑晓敏，田富俊.基于大数据的食品安全应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]张成梅，王雅洁，陶衡，等.人工智能与大数据在食品安全信息监管中的应用[J].电子技术与软件工程，2021（6）：152-153.

[5]韋玉杰.信息技术在食品安全中的应用[J].现代食品，2018（11）：80-81.

[6]黄音，黄淑敏.大数据驱动下食品安全社会共治的耦合机制分析[J].学习与实践，2019（7）：26-33.

[7]何福.以信息化手段构建食品安全治理新体系[J].中国市场监管研究，2018（6）：14-18.