NTU ontwikkelt AI-model voor bacteriële groei ter vermindering van voedselverspilling in Singapore

De Nanyang Technological University in Singapore (NTU Singapore) heeft een kunstmatig intelligentie (AI) model ontwikkeld dat primair gericht is op het voorspellen van bacteriële groei in diverse voedingsmiddelen. Dit initiatief is voortgekomen uit de samenwerking binnen de Future Ready Food Safety Hub (FRESH@NTU), een gezamenlijk onderzoekscentrum met de Agency for Science, Technology and Research (A*STAR) en de Singapore Food Agency (SFA).

Dit voorspellende AI-model biedt detailhandelaren nauwkeurige sturing voor het beheer van houdbaarheid en voorraad. De aanpak is van bijzonder belang voor Singapore, een stadstaat die voor 90 procent afhankelijk is van voedselimport, waardoor precieze houdbaarheidsbepaling cruciaal is voor het tegengaan van verspilling en het verminderen van de importafhankelijkheid. Onderzoekers binnen FRESH@NTU trainen het model door het gedrag van micro-organismen, zoals Salmonella, nauwkeurig te bestuderen onder wisselende omstandigheden.

Specifieke parameters die door het model worden geanalyseerd, omvatten temperatuur, zuurgraad, zoutgehalte en de aanwezigheid van conserveermiddelen. Hierdoor leert het model de contaminatiegraad van schadelijke pathogenen langs de gehele toeleveringsketen met grotere precisie in te schatten. Dr. Youssef Ezzaky, Research Fellow bij FRESH@NTU, stelt dat dit werk de AI traint om de bacteriële dynamiek in werkelijke voedselsystemen beter te weerspiegelen, wat leidt tot nauwkeurigere voorspellingen van bederf. Professor William Chen, Executive Director van FRESH@NTU, bevestigde dat experimenten een sterke correlatie aantonen tussen de AI-voorspellingen en het daadwerkelijke bacteriële gedrag in reële monsters.

De implementatie van deze voorspellende modellering strekt zich uit tot de optimalisatie van koelprocessen, wat potentieel kan leiden tot aanzienlijke energiebesparingen zonder concessies te doen aan de voedselkwaliteit. Door de AI in staat te stellen de versheid en veiligheid in diepvriesopslag te monitoren, kunnen operators overwegen iets hogere temperaturen aan te houden, bijvoorbeeld van -20°C naar -16°C, wat resulteert in lagere elektriciteitsrekeningen. Deze optimalisatie van koeling draagt bij aan de verbetering van de voedselzekerheid door het energieverbruik te verlagen en verspilling over de gehele keten te verminderen.

Dit onderzoek sluit aan bij bredere inspanningen in Singapore om de voedselzekerheid te versterken, in lijn met het nationale doel om tegen 2030 30 procent van de voedingsbehoeften lokaal te produceren. De technologie staat op het punt van praktijktoepassing, aangezien de supermarktketen Sheng Siong naar verwachting de technologie in de tweede helft van 2026 zal beproeven. Sheng Siong heeft interesse in samenwerking kenbaar gemaakt, waarbij de innovatie aansluit bij hun prioriteit om de voedselveiligheid te verhogen en tegelijkertijd de houdbaarheid van producten te verlengen door verbeteringen in de koudeketen en toeleveringsketenafstemming.

Wanneer het model wordt toegepast, kunnen detailhandelaren en groothandelaren nauwkeuriger bepalen wanneer voedsel niet langer veilig is voor verkoop, wat het risico op voedselvergiftiging verkleint. Dit soort AI-gedreven oplossingen in de detailhandel, die ook in andere Aziatische markten worden ingezet voor het optimaliseren van promoties en het voorkomen van overbevoorrading, markeert een verschuiving van pilotprojecten naar dagelijkse operationele uitvoering in de APAC-regio. De ambitie is om de technologie ook te laten aansluiten bij koudopslag- en voorraadbeheerbedrijven om de voedselveiligheid en -zekerheid verder te versterken.