機械学習により食品分析の低コスト化を実現 高精度は維持 阪大 | 財経新聞

従来の食品分析には高性能な光学分析器が用いられてきたが、必要な分析装置にかかるコストが高いことが課題であった。大阪大学の研究グループは7月31日、機械学習の援用により、低コストで高精度な食品分析が実現できることを示したと発表した。 【こちらも】ヒト組織を切らずに子宮頸がん診断が可能に AIを活用 阪大などの研究 食品の含有物の種類分別や異物混入の検出などにおいて、光学スペクトル分析の技術は広く生産現場に導入されている。しかし現在は高額な高分解能装置が必要であり、性能を維持したまま低コスト化することが課題とされてきた。 研究グループは過去に、副尺の技術を応用した「超波長分解法」によって、安価な装置で高分解能を実現する方法を開発した。しかし、超波長分解法技術には測定スペクトル数に限界があるため、膨大なスペクトルデータが必要な分析には適用が難しいことが問題であった。 そこで今回の研究では、機械学

[misshiki]

“機械学習の援用により、低コストで高精度な食品分析が実現できることを示したと発表した。”