将人工智能工具与非破坏性技术相结合,实现基于作物的食品安全:全面审查
Hind Raki1, Yahya Aalaila1, Ayoub Taktour2
1College of Computing, University Mohammed VI Polytechnic, Ben Guerir 43150, Morocco.
这篇评论探讨了人工智能 (AI) 工具的作物食品安全. 它强调了关于人工智能分析策略的有限研究,以确保从农场到餐桌的安全.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 计算机科学 计算机科学
背景情况:
- 食品安全和保障是农场到叉子连续性的关键全球问题.
- 农业食品系统的复杂性需要先进的分析方法来维持食品安全.
- 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 正在成为食品安全评估的关键技术.
研究的目的:
- 审查和综合正在进行的关于人工智能 (AI) 应用在作物食品安全方面的研究.
- 为使用人工智能用于粮食作物安全的分析策略提供共识观点.
- 识别有关人工智能在作物食品安全中的作用的文献上的差距.
主要方法:
- 使用"TriScope基于关键词的合成"方法进行了详尽的文献审查.
- 应用严格的包含和排除标准来选择相关研究.
- 对选定的论文进行了深入阅读和分析,以提取关键信息.
主要成果:
- 发现了越来越多的人工智能在食品安全方面的研究,特别是ML和DL.
- 发现了有限的研究,特别关注人工智能工具对作物食品安全的分析应用.
- 强调了这一综合性审查在解决这一特定研究领域的新性.
结论:
- 人工智能工具为提高作物食品安全评估提供了巨大的潜力.
- 需要进一步的研究来开发和整合人工智能驱动的作物安全分析策略.
- 本综述作为未来人工智能研究食品作物安全的基础资源.
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