مروری بر تشخیص تقلب در مواد غذایی با استفاده از یادگیری فدرال

تقلب در مواد غذایی خطرات جدی برای سلامت عمومی و اعتماد مصرف‌کنندگان ایجاد می‌کند که استفاده از ابزارهای تشخیص مؤثر را ضروری می‌سازد. سیستم‌های متمرکز سنتی برای شناسایی تقلب، اغلب با مشکلاتی مانند حریم خصوصی داده‌ها، مقیاس‌پذیری و نیاز به مدیریت منابع متنوع داده مواجه هستند. یادگیری فدرال (FL)، که یک الگوی یادگیری ماشین غیرمتمرکز است، با امکان‌پذیر کردن آموزش مدل‌های مشارکتی در منابع داده‌ای پراکنده و در عین حال تضمین حریم خصوصی داده‌ها، راه‌حل مناسبی را ارائه می‌دهد.

این مقاله بررسی جامعی از کاربرد FL در تشخیص تقلب مواد غذایی ارائه می‌دهد. ما ابتدا اصول ضروری FL را تعریف کرده و بر مزایای آن نسبت به رویکردهای متمرکز سنتی، به‌ویژه از نظر حریم خصوصی کاربر و انطباق با قوانین حفاظت از داده‌ها تأکید می‌کنیم. این موضوع شامل رویکردها و الگوریتم‌های مختلف مورد استفاده در چارچوب‌های FL با تأکید بر قابلیت اجرا و سازگاری آن‌ها برای تشخیص تقلب در مواد غذایی است.

ما انواع داده‌ها و ویژگی‌های استفاده شده در تحقیقات مربوط به تقلب، مانند ترکیبات شیمیایی، داده‌های طیف‌سنجی و روش‌های تصویربرداری را بررسی می‌کنیم. این مقاله نشان می‌دهد که چگونه FL می‌تواند از انواع داده‌های متعدد از منابع گوناگون، شامل تولیدکنندگان مواد غذایی، آزمایشگاه‌های کنترل کیفیت و نهادهای نظارتی استفاده کند تا مدل‌هایی قوی و قابل‌تعمیم ایجاد نماید. چالش‌های تکنولوژیکی اصلی در پذیرش FL برای تشخیص تقلب، از جمله ناهمگونی داده‌ها، کارایی ارتباطی و همگرایی مدل مورد بررسی قرار گرفته‌اند. در نهایت، چشم‌اندازهای تحقیقاتی آینده با تمرکز بر ادغام فناوری‌های نوظهور مانند بلاک‌چین و دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT) برای تقویت قابلیت‌های FL در حوزه ایمنی مواد غذایی و سلامت عمومی برجسته شده است. این مرور، پتانسیل تحول‌آفرین FL را برای ساخت سیستم‌های پیشرفته، دقیق و قابل‌اعتماد تشخیص تقلب نشان می‌دهد.

Food adulteration poses serious risks to public health and consumer trust, necessitating the use of effective detection tools. Traditional centralized systems for identifying adulteration frequently face issues relating to data privacy, scalability, and the requirement to manage a variety of data sources. Federated learning (FL), a decentralized machine learning paradigm, provides a viable solution by allowing for collaborative model training across dispersed data sources while ensuring data privacy. This article gives a thorough examination of FL’s use in food adulteration detection. We begin by defining FL’s essential principles, emphasizing its advantages over traditional centralized approaches, particularly in terms of user privacy and compliance with data protection rules. The topic covers several approaches and algorithms utilized in FL frameworks, with an emphasis on their applicability and adaption for food adulteration detection. We investigate the many forms of data and features used in adulteration research, such as chemical compositions, spectral data, and imaging methods. The paper highlights how FL may use numerous data types from many sources, including food manufacturers, quality control laboratories, and regulatory bodies, to create strong and generalizable models. The key technological issues of adopting FL for adulteration detection are addressed, including data heterogeneity, communication efficiency, and model convergence. Finally, future research prospects are highlighted, with a focus on integrating emerging technologies such as blockchain and Internet-of-Things devices to strengthen FL’s capabilities in food safety and public health. This review highlights FL’s transformative potential for constructing advanced, accurate, and reliable adulteration detection systems.