據(jù)香港《星島日報》報道，香港理工大學(xué)(理大)食品安全聯(lián)盟召集人劉樂庭透露，團隊目前正發(fā)展大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)提升食安水平，可有預(yù)測功能及早推算食品變壞或受污染的時間和幾率，從而避免食品出現(xiàn)問題，而非發(fā)現(xiàn)不妥才呼吁停止食用。

劉樂庭指，食品污染有不同來源，但同樣對人體影響嚴(yán)重，不過化學(xué)污染比生物污染更難發(fā)現(xiàn)。劉樂庭說，含沙門氏菌的鮭魚、大腸桿菌等生物污染可立即知道，因食用后會腹瀉，即時落閘便可追查問題食品?；瘜W(xué)影響可能3、5年，甚至10年才浮現(xiàn)，屆時難以追查，發(fā)現(xiàn)時或已對社會構(gòu)成很大影響。

劉樂庭說，目前質(zhì)量控制多為抽樣，理大團隊希望研究以人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)，廣泛提升食安水平，做到預(yù)測及預(yù)警。

他解釋，由耕種、運輸至市民食用等多個過程中，已產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，檢視分析過往數(shù)據(jù)，便可及早得知食品問題。不過單靠人類不可能分析到如此龐大的數(shù)據(jù)，利用AI運作及大數(shù)據(jù)便可快速識別異常及特定情況，預(yù)測食品變壞或出現(xiàn)污染的可能性，從而立即處理，避免有問題食品出現(xiàn)于市場上。

團隊先從乳制品入手，分別與一家國內(nèi)大型乳品公司及一間全球十大乳品公司合作，由對方提供內(nèi)地及全球數(shù)據(jù)，再利用它們建立算式，由此助公司找出有潛在問題的乳制品。

食品生產(chǎn)流程中，運輸物流也是重要一環(huán)。劉樂庭指，業(yè)界也可于物流及儲存供應(yīng)鏈應(yīng)用科技確保質(zhì)量安全，當(dāng)中，可利用物聯(lián)網(wǎng)、記錄溫度儀器等傳感器，24小時測量及記錄食品溫度與濕度等，再連接云端與警報系統(tǒng)，如運輸及儲存時出現(xiàn)異樣即可得知。

他以急凍雞翅舉例，運送時如電箱突然故障令溫度升高，會滋生細(xì)菌，但之后有可能恢復(fù)正常，雞翅再次急凍，便會出現(xiàn)食安問題。他認(rèn)為，如有科技24小時監(jiān)察便可排除類似情況，餐廳冰箱也可使用此科技代替人手記錄及檢查。