南洋理工大學AI模型預測食物腐敗 旨在優化新加坡食品供應鏈

新加坡南洋理工大學（NTU Singapore）的科研團隊成功開發出一套人工智慧（AI）模型，其核心功能在於精確預測食品在不同條件下的細菌生長情況。 此項技術旨在為零售商提供關於食品保質期、儲存環境及庫存管理的精確指導，目標是顯著減少新加坡的食物浪費問題。

該研究在NTU的「未來就緒食品安全中心」（FRESH@NTU）進行，這是NTU與新加坡食品局（SFA）及科學、技術與研究局（A*STAR）的合作成果。 研究人員透過深入分析沙門氏菌（Salmonella）等主要食源性疾病病原體在不同溫度和酸鹼度條件下的增長或失活模式來訓練此AI系統，使其能更貼近真實食品系統的狀況進行預測。

此預測性建模的潛力不僅限於延長貨架期，它還能優化冷藏設備的使用效率。 在能源成本持續上升的背景下，這有望在不犧牲食品品質的前提下節省可觀的能源開支。 對於高度依賴進口、超過九成食物供應仰賴外部的城邦新加坡而言，這項創新尤其關鍵，有助於緩解全球供應鏈中斷帶來的壓力。

透過先進的機器學習演算法，該模型分析環境因素（如溫度和濕度）並結合食品特有數據，以高精度預測新鮮度，從而為零售商提供可操作的庫存管理見解。 據悉，研究團隊目前正與多家連鎖超市洽談，預計該技術的首次市場試驗將在2026年下半年展開。 新加坡連鎖超市昇菘（Sheng Siong）已表達合作意願，此舉與其提升食品安全的首要任務一致。

若此AI模型成功推廣，它將協助零售商和批發商更精確地判斷食品何時不再安全可銷售，從而降低食物中毒風險並優化冷鏈管理。 專家指出，更精確的保質期追蹤意味著儲存的食品供應不必經常更換，這能減少浪費並降低對持續進口的依賴。 類似的AI驅動貨架期分析的雜貨店試點項目曾顯示，透過根據即時保質期預測調整訂購和庫存決策，可使每家商店的食物浪費減少14.8%。

昇菘集團首席執行官林福星曾表示，引進單位價格標示等透明化措施有助於顧客節省開支，而這項AI技術的導入，預計將進一步強化其營運效率。 此項技術的應用，體現了大學主導的科技如何推動食品農業領域的可持續實踐，並與新加坡「30 by 30」的目標相輔相成。