新加坡讯：在南洋理工大学（NTU）研发的新人工智能工具助力下，超市与批发商或将能显著延长生鲜食材的保鲜期，同时大幅减少食物浪费。
这一模型由NTU旗下的“未来导向食品安全中心”（FRESH@NTU）开发，该中心是与新加坡科学、技术与研究局（A*STAR）及新加坡食品局（SFA）联合打造的成果。该AI模型能精准预测不同食材中细菌的生长规律，帮助零售商更科学地判断保质期、优化储存条件与库存管理。
例如，研究人员可追踪全球主要食源性病原体——沙门氏菌——在食物表面随时间推移的增殖过程。
“我们模拟仓储环境，观察细菌如何生长，从而收集关键数据，”FRESH@NTU的研究员Youssef Ezzaky博士表示，“随后我们将这些海量数据输入机器学习系统，训练并生成高度精准的预测模型。”
减少食物浪费
由于新加坡90%的食品依赖进口，更精准的保质期预测意味着库存无需频繁更换，有望显著降低食物损耗，减轻对持续进口的依赖。
借助AI预测建模框架，研究团队能更准确地估算供应链各环节中致病菌的污染水平。FRESH@NTU主任陈伟教授解释，该系统能在分销链的关键节点“抓拍”食品状态。
以猪肉为例，从屠宰场到零售端，全程监控温度、湿度等变量，即可实时评估肉品的新鲜度与安全性。
降低食物中毒率
陈伟教授同时也是NTU食品科学与技术项目的负责人。他表示，该模型应用前景广阔，可补充现有食品安全指南，通过揭示食品在流通过程中的动态变化，有效降低食物中毒风险。
“以往一旦发生食物中毒事件——无论来自中央厨房还是餐厅——我们只能被动停业、排查原因，”陈教授说，“这既耗时又费力，是一种‘事后补救’的安全策略。”
他希望这项技术能推动行业转向“主动预防”模式：精准判断食材何时不再安全销售，避免过度丢弃。
降低能源成本
面对不断攀升的能源价格与全球不确定性，减少能耗已成为食品行业的当务之急。
陈教授指出，AI可监控冷冻仓储中的食品状态，帮助运营方判断：是否可将温度从-20℃微调至-16℃，仍能维持食品品质？
“每调高一度，电费就能大幅下降，”他补充道，“这直接帮企业省下巨额能源开支。”
目前，研究团队正与多家超市连锁商洽谈，计划于今年下半年启动试点应用。本地超市巨头“升菘”已表达合作意愿，认为该技术高度契合其提升食品安全的核心目标。
NTU团队亦计划携手冷链仓储与仓储管理企业，共同推动新加坡粮食安全体系的全面升级。
