Die FSA teilt mit, wie sie Daten zur Überwachung von Lebensmittelrisiken verwendet

Ein Spezialist der Food Standards Agency (FSA) hat aufgezeigt, wie die Behörde mithilfe der Datenwissenschaft neu auftretende Risiken mithilfe verschiedener Quellen und Analysetechniken identifiziert.

Ziel ist es, ein Bild des Lebensmittelsystems, seiner Sicherheit, Authentizität sowie seiner Risiken und Schwachstellen zu entwickeln, damit Probleme besser bewältigt werden können.

Julie Pierce, Direktorin für Offenheit, Daten und Digital, sagte auf der IAFP Europe, sie müsse die FSA davon überzeugen, dass es eine gute Idee sei, Geld und Vertrauen in Daten zu stecken.

„Ich habe mit einer engen Frage begonnen, sie beantwortet und dann auf andere Regionen und Rohstoffe ausgeweitet. Wir begannen mit der Beobachtung der Menge an Aflatoxinen in Feigen aus der Türkei. Wir haben eine saisonale Variation in der Anzahl der Warnungen festgestellt, die wir gesehen haben, und konnten feststellen, dass sich das Wetter auf den Aflatoxinspiegel auswirkt “, sagte sie.

„Es war ein relativ einfaches Modell, das wir gebaut haben, aber es war relevant für diejenigen, die sich mit dem Problem des realen Lebens auseinandersetzen. Es erwies sich als relativ einfach, das Modell über Feigen hinaus auf andere Waren wie bolivianische Paranüsse auszudehnen. “

Vorhersage zur Verwaltung von Ressourcen
Pierce sagte, dass die Kosten nicht hoch sein müssen und Datensysteme schnell sein können.

„Unsere Erfahrung ist, dass Cloud-Services nicht sehr teuer sind. Die Technologie, die den Datentransport durch das System verwaltet, ist nicht der Ort, an dem die enormen Kosten liegen. Die Kosten und die Zeit ergeben sich aus der schlechten Datenqualität und dem Versuch, die von Ihnen betrachteten Daten zu verstehen. Muss ich Zeit und Mühe in die Validierung oder Bereinigung der gesammelten Daten investieren? Wir verbringen mehr Zeit in diesem Teil des Prozesses als in der nachgelagerten Entwicklung von Tools. “

Mithilfe von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz hat die Agentur Tools entwickelt, mit denen riskante importierte Lebensmittel- und Futtermittelprodukte identifiziert und weltweit gemeldete Vorfälle gescannt werden können.

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Pierce sprach auch über eine Signalpriorisierung und ein Risikowahrscheinlichkeits-Dashboard.

In dem Vortrag wurde eine Geschichte von – vorgestellt

„Was wir jetzt tun, ist zu versuchen, weiter weg und in die Zukunft zu schauen. Aus unserer Sicht ist es so wertvoll, diese Zeit zu haben, um Risiken vorherzusagen, zu planen und Maßnahmen zur Risikominderung zu ergreifen. Wir haben ein System, das Daten von Aufsichtsbehörden wie uns, aber auch von anderen Quellen wie vertrauenswürdigen Websites sammelt, ins Englische übersetzt und alles zu einer Bewertung des Risikos kombiniert, das wir sehen, und dem Benutzer präsentiert. Wir aktualisieren dies täglich und die Reaktionsgeschwindigkeit hat sich als sehr wichtig erwiesen “, sagte sie.

„Das Dashboard für die Risikowahrscheinlichkeit hilft unserem Importteam, der Hafengesundheit und den lokalen Behörden, festzustellen, wo das Risiko liegt und welche Waren wann und von wo aus beprobt werden sollten. Dies ist seit ungefähr einem Jahr in Betrieb und wir entwickeln es weiter, basierend auf den Erfahrungen des Data Science-Teams und unserer Benutzer, was sie jetzt sehen möchten. Sobald Sie ihnen einen Einblick geben, ist es unvermeidlich, dass sie mehr wollen. “

Rolle bei der Unterstützung der lokalen Behörden und während der Pandemie
Ein Proof of Concept besteht darin, den lokalen Behörden dabei zu helfen, ihre Inspektionen zu priorisieren.

„Wir haben künstliche Intelligenz verwendet, um ein Tool zu entwickeln, das aus der Vergangenheit lernt, um vorhersagen zu können, welche Lebensmittelunternehmen zum Zeitpunkt ihrer Registrierung wahrscheinlich am riskantesten sind. Sie müssen nicht unbedingt in Betrieb genommen worden sein, aber wir können mit einem hohen Maß an Genauigkeit vorhersagen, wie hoch ihr wahrscheinlicher FHRS-Wert (Food Hygiene Rating Scheme) sein wird. Dies hilft den lokalen Behörden, das Risiko zu verstehen und die von ihnen durchgeführten Inspektionen zu priorisieren “, sagte Pierce.

Einige der Ansätze und Werkzeuge wurden bei der COVID-19-Pandemie neu bestimmt.

„Die Art von Fragen, die uns vor etwas mehr als einem Jahr gestellt wurden, wo Dinge wie die Widerstandsfähigkeit gegenüber dem Handel passieren könnten? Was geschah in Echtzeit für unsere Verbraucher? Wir hatten eine Weile in sozialen Medien nach möglichen Ausbrüchen von Noroviren gesucht, aber wir stellten fest, dass wir dieselben Techniken verwenden konnten, um den Verbrauchern zuzuhören, die Bedenken äußerten, ob das Virus durch Lebensmittelverpackungen übertragen wurde oder nicht und ob sie ihre Lebensmittel in Bleichmittel waschen sollten ,” Sie sagte.

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„Durch die Pandemie, als die Gastfreundschaft geschlossen wurde, sahen wir viele Unternehmen, die immer noch versuchten zu operieren, aber ihr Betriebsmodell änderten und einige neue starteten und online gingen. Es ist oft sehr schnell und einfach, auf einer digitalen Plattform mit dem Verkauf zu beginnen. Aber wo ist dieses physische Schaufenster, in dem Ihr FHRS-Aufkleber angezeigt wird? Sind Sie überhaupt für die Aufsichtsbehörden sichtbar? Ja, du bist. Sie haben einen digitalen Fußabdruck und wir können die Plattformen scannen, um festzustellen, wer ein Lebensmittelgeschäft betreibt. Anschließend können wir überprüfen, ob Sie Ihr FHRS online anzeigen und ob es die richtige Bewertung ist. “

Beispielprojekte
Zu den Mitarbeitern zählen das Food Industry Intelligence Network, Food Standards Scotland, das British Retail Consortium, die British Meat Processors Association, Red Tractor und die Food and Drink Federation.

Laut Pierce ist sich die FSA des Datenvolumens bewusst, das im gesamten Lebensmittelsystem verfügbar ist.

„Wir beginnen mit Organisationen wie FIIN zusammenzuarbeiten und eine Vereinbarung zum Datenaustausch zu erstellen, um festzustellen, ob wir Stichprobendaten, die die Branche erfasst, gemeinsam nutzen und unsere Daten wieder an die Branche weitergeben können. Mit Red Tractor haben wir untersucht, ob die digitalen Remote-Audit-Ansätze funktionieren und ob die Anwendung möglicherweise längerfristig vorangetrieben wird. Wir haben die BRC-Akkreditierungsratings als potenziellen Input für unsere Fähigkeit verwendet, über einzelne Unternehmen hinaus zu segmentieren und zu verstehen, was in der Branche insgesamt vor sich geht, aber versucht, verschiedene Teile des Sektors zusammenzufassen. “

Die Agentur hat eine Reihe von Forschungsprojekten zu IoT, Sensoren und Blockchain durchgeführt.

„Das Hauptziel des Blockchain-Piloten war, dass die Technologie einfach war, die Governance jedoch schwierig. Wir haben dieses Lernen in ein Projekt über Datenvertrauensstellungen mit der University of Lincoln und dem Internet of Food Things aufgenommen, das auf Konzepten aufbaut, die vom britischen Büro für künstliche Intelligenz und Open Data Institute entwickelt wurden “, sagte sie.

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„Obwohl wir mit diesen kleineren Datensätzen viel anfangen können, hängt die KI tatsächlich vom Zugriff auf große, umfassende Daten und Informationen ab, die aus mehreren Quellen stammen. Wir sehen den Wert, wenn wir verschiedene Datensätze miteinander verknüpfen können. Was können wir tun, um sicherzustellen, dass die richtigen Daten zur richtigen Zeit auf die richtige Weise geteilt werden? “

Die FSA prüft Datenvertrauensstellungen für den Datenaustausch mit verschiedenen Parteien im Lebensmittelsystem und bezeichnet die Arbeit als Open Ecosystem Federation.

„Wir arbeiten mit der HMRC und dem Kabinettsbüro zusammen, um einen Standardsatz von Tools und Protokollen zu erstellen, mit denen wir die Mindestdatenmenge gemeinsam nutzen können, damit jeder von uns seine verschiedenen Rollen an der Grenze nur mit den Daten ausführen kann, die er benötigt Treffen Sie die Entscheidungen, die wir treffen müssen, damit wir nicht alle Daten über das Produkt abrufen, wenn es sich über die Grenze bewegt “, sagte Pierce.

„Es werden Hühnerimporte verwendet und wir hoffen zu beweisen, dass dieser Ansatz für alle Teilnehmer funktioniert. Unsere Partner an der University of Lincoln testen diesen Ansatz mit der Frischwarenindustrie im Rahmen eines Programms namens Trusted Bytes. “

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