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Os atuais sistemas de rastreabilidade de alimentos apresentam uma série de problemas, como a facilidade de manipulação dos dados e a falta de métodos eficazes para analisar intuitivamente as causas dos riscos. Portanto, um novo método foi proposto, combinando a tecnologia blockchain com a tecnologia de visualização, que utiliza o Hyperledger para construir uma plataforma de armazenamento de informações. Recursos como distribuição e resistência a fraudes podem garantir a autenticidade e validade dos dados. Um modelo de estrutura de dados é projetado para implementar o armazenamento de dados da blockchain. Os riscos de segurança alimentar dos dados de detecção não qualificados podem ser analisados quantitativamente, e um modelo de avaliação de risco de segurança alimentar é estabelecido de acordo com a taxa de falhas e desvio de qualificação. A análise de risco utilizou técnicas visuais, como mapas de calor, para mostrar as áreas onde produtos não qualificados apareceram, com um mapa de migração e um gráfico direcionado por força utilizados para rastrear esses produtos. Além disso, os dados de amostragem de alimentos foram utilizados como o conjunto de dados experimental para testar a validade do método. Em vez de conjuntos de dados alimentares difíceis de entender e altamente especializados, como elementos nos alimentos, dados de amostragem de alimentos de todo o ano de 2016 foram utilizados para analisar os riscos de incidentes alimentares. Um estudo de caso usando produtos aquáticos como exemplo foi explorado, onde os resultados mostraram os riscos de forma intuitiva. Além disso, ao analisar efetivamente as razões e os processos de rastreabilidade, pode-se provar que o método proposto fornece uma base para formular uma estratégia regulatória para regiões com riscos.
Hao et al. (Sun,) estudaram essa questão.