Machine-Learning-Modelle zur Erkennung bakterieller Verunreinigungen in der Nahrungsmittelindustrie

Bewilligte Projekte 20:45

Marwan El Chazli

EPFL

Dieses Projekt widmet sich Machine-Learning-Modellen für eine präzise Klassifizierung bakterieller Daten, die mittels Raman-Spektroskopie gewonnenen werden, was neue, schnelle und effizientere Lösungen in Bezug auf die Qualitätskontrolle in der Nahrungsmittelindustrie ermöglichen soll.

Im Programm Food 4.0 begleiten die Akademien der Wissenschaften Schweiz unter dem Lead der Schweizerischen Akademie der Technischen Wissenschaften SATW innovative Projektideen, die ganz am Anfang der Entwicklung stehen. Gefördert werden insbesondere Projekte, die neue Perspektiven für eine erfolgreiche Entwicklung des Schweizer Ernährungssystems aufzeigen. Die ausgewählten Projekte leisten einen wichtigen Beitrag zur Lösung der grössten Herausforderungen und adressieren die Themenbereiche Food Waste, Nachhaltigkeit und Gesundheit.