Ein Artificial Neural Network (ANN) Kalibrationsmodell basiert im Prinzip auf der neuronalen Struktur des menschlichen Gehirns. ANN Kalibrationsmodelle wurden seit den frühen 1990er Jahre entwickelt, als die Zunahme der Rechnerleistungen Kalibrationen mit sehr großen Datensätzen ermöglichte.
Der Aspekt der Datensätze ist von Bedeutung, weil viele Variablen, wie schwankende Rohstoffe, unterschiedliche Produktarten und verschiedene Parameter, mit einbezogen werden. Eine einzelne, in einer Molkerei eingesetzte ANN Kalibration kann alle Produkte innerhalb einer Produktgruppe abdecken. Beispielsweise beinhaltet die Käse-Kalibration des FOSS FoodScan Hart- und Weichkäse, Frischkäse sowie Sahne- und Schmelzkäse mit den Parametern Fett, Feuchte / Gesamttrockenmasse, Fett in der Trockenmasse, Salz und Protein.
Die Kalibration kann mehrere tausend Datenpunkte umfassen. Um ein anderes Beispiel zu nennen, deckt die FOSS ANN Kalibration für Fleisch die Parameter Fett, Wasser, Protein und Kollagen ab. Sie wurde seit 1989 aus etwa 20.000 Proben von über 1.000 weltweit installierten FOSS Fleischanalysatoren entwickelt. Dank der großen Bandbreite der Proben ist die Kalibration stabil und vielseitig.
Wann werden ANN Kalibrationen eingesetzt?
Ein großer Vorteil von ANN im Vergleich mit anderen Kalibrationsverfahren ist, dass man eine große Bandbreite von Parametern abdecken kann, ohne zwischen verschiedenen Einzel-Kalibrationen hin- und herwechseln zu müssen. Untersucht man beispielsweise Fleisch, kann der Bediener mit der gleichen Kalibration verschiedene Fettstufen und verschiedene Produktarten testen, ohne sich um Wechsel und Implementierung einer anderen Kalibration kümmern zu müssen.
Überall, wo ANN Kalibrationen eingesetzt werden, sparen sie Zeit und vereinfachen die Arbeit. Gleichzeitig mindern sie das Risiko eines Bedienerfehlers.
Die Verwendung von ANN bedeutet außerdem, dass weniger Kalibrationen verifiziert werden müssen, es minimiert also Aufwand und Kosten der Validierung. Geht es um viele Produkte und Parameter, können hierdurch im Vergleich mit anderen Kalibrationsverfahren erhebliche Kosten eingespart werden.
Maschinenlernen und ANN
Es gibt derzeit sehr spannende Entwicklungen in der Programmierung aller Arten von Maschinen (einschließlich Analysegeräten) für die Bewältigung immer komplexerer Aufgaben.
Wie dieses Video erläutert, trifft das seit vielen Jahren auf die Analyse mit ANN-Kalibrationen in den Bereichen Lebensmittel und Landwirtschaft zu. Die technischen Möglichkeiten sind besonders wertvoll, wenn es sich um Proben von Produkten mit schwankenden Eigenschaften wie bei Fleisch und Käse handelt, die in der Fleisch- und Molkereiindustrie getestet werden müssen.
