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

खाद्य धोखाधड़ी वैश्विक खाद्य आपूर्ति पर एक निरंतर छाया की तरह है, जहाँ मुनाफे को बढ़ाने के लिए महंगी सामग्रियों को चुपचाप सस्ती सामग्रियों से बदल दिया जाता है। यह प्रथा न केवल उपभोक्ताओं को उनके पैसे से धोखा देती है, बल्कि यह एलर्जी की प्रतिक्रियाओं को भी ट्रिगर कर सकती है, धार्मिक आहार नियमों का उल्लंघन कर सकती है, और हम जो खाते हैं उस पर विश्वास को कम कर सकती है। दशकों से, इन प्रतिस्थापनों (substitutions) को पकड़ने के लिए नमूनों को प्रयोगशाला भेजने की आवश्यकता होती थी, जहाँ वैज्ञानिक डीएनए या प्रोटीन का विश्लेषण करने के लिए जटिल, महंगे मशीनों का उपयोग करते हैं। हालांकि ये विधियाँ सटीक हैं, लेकिन ये धीमी हैं, इनके लिए विशेष प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है, और इनका उपयोग किराने की दुकान या कसाईखाने में मांस के बैच के पहुँचते ही उसकी जाँच करने के लिए नहीं किया जा सकता है। चुनौती एक ऐसा तरीका खोजने की थी जिससे सटीकता से समझौता किए बिना तेजी से और सस्ते में धोखाधड़ी का पता लगाया जा सके, आदर्श रूप से एक ऐसे उपकरण का उपयोग करके जिसे एक हाथ में पकड़ा जा सके।

तुर्की के बोलु अबाट इज़ेट बेयसाल विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक ऐसा सिस्टम विकसित करके इस समस्या को हल करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम उठाया है जो मांस को "सूंघकर" यह बता सकता है कि वह शुद्ध है या मिलावटी। उनका कार्य एक विशिष्ट और सामान्य प्रकार की धोखाधड़ी पर केंद्रित है: महंगे बीफ (गोमांस) में सस्ते चिकन के मांस को मिलाना। डीएनए की तलाश करने के बजाय, उनका उपकरण उस गैस के अदृश्य बादल का पता लगाता है जो स्वाभाविक रूप से मांस से ऊपर उठता है। सभी ताजा मांस से वाष्पशील कार्बनिक यौगिकों (volatile organic compounds) का एक अनूठा मिश्रण निकलता है, जो अनिवार्य रूप से वे सूक्ष्म रासायनिक अणु हैं जो हवा में तैरते हैं। विभिन्न पशु प्रजातियां अलग-अलग रासायनिक हस्ताक्षर उत्पन्न करती हैं, ठीक वैसे ही जैसे अलग-अलग लोगों की अलग-अलग गंध होती है। शोधकर्ताओं ने एक कॉम्पैक्ट इलेक्ट्रॉनिक नोज़ (electronic nose) बनाया, जो एक गैस सेंसर से लैस है जो इन विशिष्ट वायुजनित रसायनों के संपर्क में आने पर अपने विद्युत प्रतिरोध (electrical resistance) को बदल देता है। इस सेंसर को एक प्रकार के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, जिसे 'कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क' कहा जाता है, के साथ जोड़कर, उन्होंने एक ऐसा सिस्टम बनाया है जो शुद्ध बीफ बनाम चिकन से मिश्रित बीफ के विशिष्ट रासायनिक फिंगरप्रिंट को पहचानना सीख सकता है।

अपने विचार का परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक नियंत्रित प्रयोगशाला सेटिंग में मांस के मिश्रणों की एक श्रृंखला तैयार की। उन्होंने कीमा बनाया हुआ बीफ और कीमा बनाया हुआ चिकन लिया, दोनों की ताजगी समान थी, और उन्हें सटीक अनुपात में मिलाया। कुछ नमूने शुद्ध बीफ थे, जबकि अन्य में 10%, 20%, 30%, या 50% चिकन शामिल था। उन्होंने इन मांस के पैटीज़ को कांच के कपों में रखा और अपने सेंसर ऐरे को सतह के ठीक ऊपर स्थित किया। इस अध्ययन में उपयोग किया गया सेंसर, BME688, एक छोटा, कम लागत वाला चिप है जो गैस, तापमान और आर्द्रता को मापने में सक्षम है। सबसे विस्तृत रीडिंग प्राप्त करने के लिए, शोधकर्ताओं ने केवल सेंसर को स्थिर नहीं छोड़ा; उन्होंने इसे चार अलग-अलग पैटर्न में गर्म और ठंडा होने के लिए प्रोग्राम किया। यह तापमान मॉड्यूलेशन (temperature modulation) सेंसर को विभिन्न रसायनों के प्रति अलग तरह से प्रतिक्रिया करने में मदद करता है, जिससे वह मांस से उठने वाले गैस के बादल की अधिक समृद्ध और विस्तृत तस्वीर कैप्चर कर पाता है। उन्होंने दो सेंसरों को एक साथ चलाया: एक ने मांस के ऊपर की हवा को मापा, और दूसरे ने कमरे की स्वच्छ हवा को मापा, जिससे उन्हें बैकग्राउंड शोर को घटाने और मांस की अपनी गंध को अलग करने में मदद मिली।

एक बार डेटा एकत्र हो जाने के बाद, शोधकर्ताओं ने इसे अपने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल में फीड किया। इस मॉडल को एक साथ दो काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। पहला, इसने एक क्लासिफायर (classifier) के रूप में कार्य किया, जो नमूनों को सही श्रेणी में वर्गीकृत करने की कोशिश करता है, जैसे कि "शुद्ध बीफ" या "20% चिकन वाला बीफ"। दूसरा, इसने एक रिग्रेसर (regressor) के रूप में कार्य किया, जो मिश्रण में चिकन के सटीक प्रतिशत का अनुमान लगाने का प्रयास करता है। परिणाम बेहद सटीक थे। केवल यह पहचानने के कार्य के लिए कि नमूना किस श्रेणी से संबंधित है, सिस्टम ने अपने टेस्ट डेटा पर पूर्ण सटीकता प्राप्त की, जिसने हर एक मिश्रण को सही ढंग से पहचाना, चाहे सेंसर ने किसी भी हीटिंग पैटर्न का उपयोग किया हो। इसका अर्थ है कि शुद्ध बीफ और चिकन मिश्रित बीफ के बीच के रासायनिक अंतर इतने स्पष्ट हैं कि मशीन उन्हें हर बार पहचान सकती है।

सिस्टम ने यह अनुमान लगाने में भी अत्यधिक प्रभावी प्रदर्शन किया कि चिकन की मात्रा कितनी थी। सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाला मॉडल, जिसने HP-412 नामक एक विशिष्ट हीटिंग पैटर्न का उपयोग किया, लगभग 1.5 प्रतिशत अंक के औसत त्रुटि के साथ चिकन की मात्रा का अनुमान लगाने में सक्षम था। व्यावहारिक शब्दों में, यदि मांस में 20% चिकन था, तो उपकरण संभवतः 18.5% से 21.5% के बीच का अनुमान लगाएगा। सटीकता का यह स्तर महत्वपूर्ण है क्योंकि यह केवल यह पता लगाने से आगे बढ़कर कि धोखाधड़ी मौजूद है, यह बताने की ओर बढ़ता है कि वहां कितनी धोखाधड़ी है, जो नियामकों और खाद्य सुरक्षा निरीक्षकों के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है। अध्ययन पुष्टि करता है कि एक स्मार्ट सॉफ्टवेयर के साथ जुड़ा एक कम लागत वाला सेंसर, प्रयोगशाला की आवश्यकता के बिना जटिल रासायनिक विश्लेषण कर सकता है।

हालाँकि, शोधकर्ता अपने निष्कर्षों की सीमाओं को लेकर सावधान हैं। प्रयोग सख्त प्रयोगशाला स्थितियों के तहत किए गए थे जिसमें ताजे मांस का उपयोग किया गया था जिसे तैयार और तुरंत परीक्षण किया गया था। इस सिस्टम का परीक्षण अभी तक विभिन्न नस्लों के मवेशियों के मांस, हफ्तों तक रखे गए मांस, या जमे हुए और पिघले हुए नमूनों पर नहीं किया गया है। ये वास्तविक दुनिया के चर (variables) मांस के रासायनिक हस्ताक्षर को बदल सकते हैं और संभावित रूप से सेंसर को भ्रमित कर सकते हैं। लेखक सुझाव देते हैं कि हालांकि उनका प्रोटोटाइप एक शक्तिशाली 'प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट' है, भविष्य के कार्यों में नमूनों की बहुत बड़ी विविधता पर परीक्षण शामिल होना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि सिस्टम व्यस्त बाजार या प्रसंस्करण संयंत्र में विश्वसनीय रूप से काम करता है। वे इस तकनीक को पोर्टेबल, हैंडहेल्ड उपकरणों में एकीकृत करने की भी योजना बना रहे हैं जिनका उपयोग सीधे फील्ड में किया जा सके।

यह शोध इस बात को रेखांकित करता है कि भविष्य में खाद्य सुरक्षा की निगरानी कैसे हो सकती है। केवल धीमी, महंगी लैब परीक्षणों पर निर्भर रहने के बजाय, उद्योग के पास जल्द ही वास्तविक समय में मांस की प्रामाणिकता की जांच करने के लिए तीव्र, गैर-विनाशकारी (non-destructive) उपकरण उपलब्ध होंगे। यह सिद्ध करके कि एक छोटा, सस्ता सेंसर उच्च सटीकता के साथ शुद्ध बीफ और चिकन मिश्रित बीफ के बीच अंतर कर सकता है, यह अध्ययन खाद्य सुरक्षा प्रौद्योगिकियों की एक नई पीढ़ी के द्वार खोलता है। ये उपकरण अंततः उपभोक्ताओं की रक्षा करने, निष्पक्ष व्यापार सुनिश्चित करने और खाद्य आपूर्ति श्रृंखला की अखंडता बनाए रखने में मदद कर सकते हैं, और यह सब भोजन की सूक्ष्म रासायनिक फुसफुसाहटों को सुनकर संभव होगा।