Technologies spectroscopiques améliorées par l'apprentissage profond pour l'évaluation de la qualité des aliments : convergence et nouveaux horizons

De nos jours, le développement de l'industrie alimentaire et la reprise économique ont entraîné une demande croissante des consommateurs pour des produits alimentaires de haute qualité, nutritifs et sûrs, et les technologies spectroscopiques sont de plus en plus reconnues comme des outils essentiels pour l'inspection de la qualité des aliments. Parallèlement, la montée rapide de l'intelligence artificielle (IA) a créé de nouvelles opportunités pour la détection de la qualité des aliments. En tant que branche critique de l'IA, l'apprentissage profond s'associe aux technologies spectroscopiques pour améliorer la précision du traitement des données spectrales, permettre la prise de décision en temps réel et relever les défis liés à des matrices complexes et au bruit spectral. Cette revue résume six technologies spectroscopiques et d'imagerie non destructives de pointe : la spectroscopie proche infrarouge / infrarouge moyen, la spectroscopie Raman, la spectroscopie de fluorescence, l'imagerie hyperspectrale (couvrant les régions UV, visible et NIR, pour capturer simultanément la distribution spatiale et les signatures spectrales des constituants de l'échantillon), la spectroscopie térahertz et la résonance magnétique nucléaire (RMN), ainsi que leurs applications transformantes. Nous elucidons systématiquement les principes fondamentaux et les avantages distinctifs de chaque approche technologique, en portant une attention particulière à leur intégration basée sur l'apprentissage profond avec des techniques de fusion spectrale et des méthodologies de fusion hybride spectrale-hétérogène. Notre analyse révèle que la synergie entre les technologies spectroscopiques et l'apprentissage profond montre une supériorité sans égal en termes de rapidité, de précision et de non-invasivité. Les recherches futures devraient prioriser trois directions : l'intégration multimodale des technologies spectroscopiques, l'informatique en périphérie dans des dispositifs portables et les applications pilotées par l'IA, établissant finalement un système d'inspection de la qualité des aliments à haute précision et durable, allant de la production à la consommation.