Detection of Chicken Meat Adulteration in Cattle Meat Using BME688 Gas Sensor and Convolutional Neural Networks

يمثل غش الأغذية ظلاً مستمراً يلقي بظلاله على الإمدادات الغذائية العالمية، حيث يتم استبدال المكونات الغالية بهدوء بأخرى أرخص لزيادة الأرباح. ولا تقتصر هذه الممارسة على خداع المستهلكين وسلب أموالهم فحسب، بل يمكن أن تؤدي أيضاً إلى حدوث ردود فعل تحسسية، وانتهاك القوانين الغذائية الدينية، وتقويض الثقة فيما نأكله. ولعقود من الزمن، تطلب كشف عمليات الاستبدال هذه إرسال عينات إلى مختبر، حيث يستخدم العلماء آلات معقدة وباهظة الثمن لتحليل الحمض النووي أو البروتينات. ورغم دقة هذه الطرق، إلا أنها بطيئة وتتطلب تدريباً متخصصاً، ولا يمكن استخدامها مباشرة في متجر البقالة أو المسلخ لفحص دفعة من اللحم فور وصولها. وكان التحدي يكمن في إيجاد طريقة للكشف عن الغش بسرعة وبتكلفة منخفضة دون التضحية بالدقة، ويفضل أن يكون ذلك باستخدام جهاز صغير بما يكفي ليُحمل في يد واحدة.

لقد اتخذ فريق من الباحثين في جامعة بولو أبات أنتيت بايسال في تركيا خطوة كبيرة نحو حل هذه المشكلة من خلال تطوير نظام "يشم" اللحم ليعرف ما إذا كان نقياً أم مخلوطاً. ويركز عملهم على نوع محدد وشائع من الغش: وهو خلط لحم الدجاج الأرخص في لحم البقر الأكثر غلاءً. وبدلاً من البحث عن الحمض النووي، يقوم جهازهم برصد السحابة غير المرئية من الغازات التي تنبعث طبيعياً من اللحم. فكل لحم طازج يطلق مزيجاً فريداً من المركبات العضوية المتطايرة، وهي في الأساس جزيئات كيميائية صغيرة تطفو في الهواء. وتنتج أنواع الحيوانات المختلفة بصمات كيميائية مختلفة، تماماً كما يمتلك الأشخاص المختلفون روائح مختلفة. وقد بنى الباحثون "أنفاً إلكترونياً" مدمجاً، وهو جهاز مزود بمستشعر للغاز يتغيرت مقاومته الكهربائية عند مواجهة هذه المواد الكيميائية المحمولة جواً. ومن خلال الجمع بين هذا المستشعر ونوع من الذكاء الاصطناعي يُعرف بالشبكة العصبية الالتفافية، أنشأوا نظاماً يمكنه تعلم التعرف على البصمة الكيميائية المميزة للحم البقر النقي مقابل لحم البقر المخلوط بالدجاج.

ولاختبار فكرتهم، أعد الباحثون سلسلة من خلطات اللحم في بيئة مخبرية مضبوطة. فقد أخذوا لحم بقر مفروم ولحم دجاج مفروم، وكلاهما بنفس درجة الطزاجة، وخلطوهما معاً بنسب دقيقة. كانت بعض العينات عبارة عن لحم بقر نقي، بينما احتوت أخرى على 10% أو 20% أو 30% أو 50% من الدجاج. وضعوا قطع اللحم هذه في أكواب زجاجية محكمة الإغلاق ووضعوا مصفوفة المستشعر الخاصة بهم فوق السطح مباشرة. والمستشعر المستخدم في هذه الدراسة، وهو BME688، عبارة عن شريحة صغيرة ومنخفضة التكلفة قادرة على قياس الغاز ودرجة الحرارة والرطوبة. وللحصول على أدق قراءة ممكنة، لم يكتفِ الباحثون بترك المستشعر ساكناً؛ بل برمجوه ليسخن ويبرد وفق أربعة أنماط مختلفة. يساعد هذا التعديل في درجة الحرارة المستشعر على التفاعل بشكل مختلف مع المواد الكيميائية المتنوعة، مما يسمح له بالتقاط صورة أغنى وأكثر تفصيلاً لسحابة الغاز الصاعدة من اللحم. وقد قاموا بتشغيل مستشعرين في وقت واحد: أحدهما يقيس الهواء فوق اللحم، والآخر يقيس هواء الغرفة النقي، مما سمح لهم بطرح الضوضاء الخلفية وعزل رائحة اللحم نفسها.

وبمجرد جمع البيانات، قام الباحثون بتغذيتها في نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بهم. وقد صُمم هذا النموذج للقيام بمهمتين في آن واحد: أولاً، عمل كمصنف (classifier)، يحاول فرز العينات في الفئة الصحيحة، مثل "لحم بقر نقي" أو "لحم بقر يحتوي على 20% دجاج". وثانياً، عمل كمقدر (regressor)، يحاول تخمين النسبة المئوية الدقيقة للدجاج في الخليط. وكانت النتائج دقيقة للغاية؛ فبالنسبة لمهمة تحديد الفئة التي تنتمي إليها العينة ببساطة، حقق النظام دقة مثالية في بيانات الاختبار، حيث ميز كل خلطة بدقة بغض النظر عن نمط التسخين الذي استخدمه المستشعر. وهذا يعني أن الاختلافات الكيميائية بين لحم البقر النقي ولحم البقر المخلوط بالدجاج واضحة بما يكفي لكي يرصدها الجهاز في كل مرة.

كما أثبت النظام فعالية عالية في تقدير كمية الدجاج الموجودة بالضبط. فالنموذج الأفضل أداءً، والذي استخدم نمط تسخين محدد يسمى HP-412، استطاع التنبؤ بكمية الدجاج بمتوسط خطأ قدره حوالي 1.5 نقطة مئوية فقط. ومن الناحية العملية، إذا كان اللحم يحتوي على 20% من الدجاج، فمن المرجح أن يقدر الجهاز النسبة لتكون بين 18.5% و21.5%. وتعتبر هذه الدرجة من الدقة مهمة لأنها تتجاوز مجرد الكشف عن وجود الغش لتصل إلى تحديد كميته بالضبط، وهو أمر بالغ الأهمية للمنظمين ومفتشي سلامة الأغذية. وتؤكد الدراسة أن مستشعراً منخفض التكلفة مقترناً ببرمجيات ذكية يمكنه إجراء تحليل كيميائي معقد دون الحاجة إلى مختبر.

ومع ذلك، يحرص الباحثون على توضيح حدود نتائجهم. فقد أُجريت التجارب تحت ظروف مخبرية صارمة باستخدام لحم طازج تم إعداده واختباره فوراً. ولم يتم اختبار النظام بعد على لحوم من سلالات مختلفة من الماشية، أو لحوم تم تعتيقها لأسابب، أو عينات تم تجميدها وإذابتها. هذه المتغيرات الواقعية قد تغير البصمة الكيميائية للحم وقد تضلل المستشعر. ويشير المؤلفون إلى أنه بينما يعد نموذجهم الأولي دليلاً قوياً على نجاح المفهوم، فإن العمل المستقبلي يجب أن يتضمن الاختبار على مجموعة متنوعة أكبر بكثير من العينات التي تُجمع على فترات زمنية، لضمان عمل النظام بموثوقية في الأسواق المزدحمة أو مصانع المعالجة. كما يخططون لاستكشاف دمج هذه التكنولوجيا في أجهزة محمولة يمكن استخدامها مباشرة في الميدان.

يسلط هذا البحث الضوء على تحول في كيفية مراقبة سلامة الأغذية في المستقبل. فبدلاً من الاعتماد كلياً على الاختبارات المخبرية البطيئة والمكلفة، قد تتوفر للصناعة قرياً أدوات سريعة وغير مدمرة للفحص في الوقت الفعلي للتأكد من أصالة اللحوم. ومن خلال إثبات أن مستشعراً صغيراً وغير مكلف يمكنه التمييز بين لحم البقر النقي ولحم البقر المخلوط بالدجاج بدقة عالية، تفتح هذه الدراسة الباب أمام جيل جديد من تقنيات سلامة الأغذية. ويمكن لهذه الأدوات أن تساعد في نهاية المطاف في حماية المستهلكين، وضمان التجارة العادلة، والحفاظ على نزاهة سلسلة الإمداد الغذائي، وكل ذلك من خلال الإنصات إلى الهمسات الكيميائية الخفية للغذاء نفسه.