Jen v Evropě se má podle Evropské unie ročně vyhodit až 88 milionů tun jídla, které by se normálně mohlo zkonzumovat. Důvodů pro toto nelogické plýtvání je několik, nicméně podstatnou část tvoří i situace, kdy si lidé nejsou stoprocentně jisti čerstvostí jednotlivých surovin. Mohou si plést například datum výroby s datem expirace (které také nutně nemusí znamenat, že je potravina prošlá) nebo zkrátka vkládají příliš velkou důvěru na svůj laický úsudek, jenž může být mylný.

Tento problém se týká celé řady surovin, v nichž figurují nejen maso, sýry či mléčné výrobky, ale také ovoce a zelenina. A právě na to se začali zaměřovat němečtí vědci z Fraunhoferského institutu pro optoelektroniku, systémové inženýrství a analýzu obrazu (IOSB). Ti ve svých laboratořích postupně testují speciální přenosný skener, díky němuž by se o čerstvosti daných potravin mohli snadno a rychle přesvědčit jak běžné domácnosti, tak i například farmáři nebo samotní výrobci.

Jádrem tohoto skeneru, který svými rozměry nemá být o moc větší než běžné rajče, jsou přesné senzory NIR založené na detekci záření v oblasti blízké infračervenému světlu. Tyto senzory pak danou potravinu prozáří a porovnají její aktuální stádium čerstvosti napříč infračerveným spektrem. Zjednodušeně řečeno, paprsek surovinu prozkoumá a následně určí, jestli je stále jedlá a v jaké fázi je její „zralost“.

Až třetina globálně vyprodukovaného jídla se má vyhodit. To je cca 1,3 miliardy tun

Tato metoda, která má mimo jiné umět i odhalovat napodobeniny jídel (například pstruha lososového od skutečného lososa), není nicméně žádnou novinkou a je běžně používaná v laboratořích po celém světě. Úkolem vědců je ji však nabídnout širší veřejnosti s nižší cenou, kompaktní velikostí a nenáročným ovládáním. S tím se pojí i další aspekt, který je průběžně testován: strojové učení.

Díky této technologii by pak mohl být konkrétní typ suroviny porovnáván s již existujícími výsledky nahranými na cloudu, což by znamenalo rychlejší rozpoznávání oné zkaženosti a dalších chemických parametrů. Algoritmus by navíc měl být schopen určit i dobu, jak dlouho ještě potravina může být v dobrém stavu v lednici, potažmo na pultech supermarketů nebo skladech. Výstup by se pak objevil přímo v dedikované mobilní aplikaci.

Zatím pouze homogenní potraviny

Fraunhoferští vědci jsou však teprve na začátku. Jejich skener totiž zatím dokáže identifikovat pouze homogenní (jednotvárné) potraviny jako například brambory nebo rajčata. Případy, kdy by dokázal určit čerstvost pizzy či jakéhokoliv jiného pokrmu skládajícího se z více surovin, tak aktuálně nejsou ještě proveditelné. Pokud se však Němcům podaří vypilovat toto řešení k dokonalosti, dalo by se v budoucnu používat i například pro detekci plastů, textilů a tak dále.

Foto: Fraunhofer IOSB, Albert