AI-based modified atmosphere packaging for fruits and vegetables preservation: research progress and prospects
Notice bibliographique
Résumé
Modified atmosphere packaging (MAP) has been extensively applied in the preservation of fruits and vegetables (F&Vs). However, challenges arise from the variety of packaging materials, complex gas compositions, and diverse respiration patterns of F&Vs. Traditional mathematical tools struggle to accurately design, detect, monitor, and predict MAP for foods. Artificial intelligence (AI), as one of the versatile tools which could simulate, extend, and expand human intelligence, has demonstrated its role in many fields, as well as in MAP for F&Vs. This review first revealed the literature and research team overview of AI in the field of MAP for F&Vs through bibliometric analysis. Then, the respective classifications and joint applications of MAP and AI for F&Vs were reviewed. At present, the application of AI-based MAP in exploring mechanisms, packaging design, parameter optimization, quality monitoring, and shelf-life prediction for F&Vs has made preliminary progress. In the future, it needs to develop toward high precision, high throughput, automation, and cost-effectiveness. Meanwhile, challenges remain, including data scarcity, complex models, high learning costs, and difficulties in verifying the authenticity of AI outputs. Additionally, specific issues related to F&V MAP, such as sample variability, packaging material selectivity, and interactions between gases, samples, and films, need further attention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».