Projektas:
Maisto saugos duomenų ir matematinių algoritmų viešą naudojimą bei saugojimą užtikrinančio blokų grandinės technologinio sprendimo sukūrimas
Iššūkiai
XXI amžiuje ypatingai sparčiai vykstanti mokslinė technologinė plėtra lėmė tai, kad ypatingai sudėtingų, kompleksinių problemų sprendimui tapo būtini ypač dideli duomenų ir informacijos kiekiai. Šalia to atsiranda būtinybė ieškoti naujų metodų ir technologinių sprendimų kurie užtikrintų savalaikį bei greitą šių duomenų naudojimą, analizę, pasiekiamumą bei – kas svarbiausia – taikymą įvairių uždavinių sprendimui. Duomenys tiek mokslo, tiek verslo srityse pradėti suvokti kaip didelė, laiko atžvilgiu vertės neprarandanti vertybė bei tolesnės vertės kūrimo resursas.
Duomenų apdorojimo, analizės, saugojimo ir operavimo metodų problema pastaraisiais metais tarptautiniu moksliniu lygiu keliama ir saugaus maisto srityse.
Kaip atsakas atsiradusiai globalių problemų sprendimo paklausai, matematikos ir informatikos mokslų sąveikoje itin sparčiai pradėjo vystytis duomenų mokslo bei dirbtinio intelekto ir besimokančiųjų sistemų sritys. Nors pasauliniame lygmenyje dažnai kalbama, kad dirbtinis intelektas, taip pat įvairių įrenginių ir taikant įvairius metodus šiandien kaupiami duomenys gali sukelti dideles grėsmes, tačiau gausybės teorinių ir taikomųjų mokslinių tyrimų bei darbų pavyzdžiai, taip pat dirbtiniu intelektu ir momentine/sparčia duomenų analize grindžiamos technologijos rodo, kad tokio tipo duomenų ir metodų sintezė dažnai leidžia išspręsti itin sudėtingus, kompleksinius uždavinius.
Pastaraisiais metais maisto sauga tapo globaliu iššūkiu, ir šiai problemai spręsti pasitelkiami moksliniai institutai, laboratorijos, tarptautiniai mokslininkų kolektyvai ir organizacijos. Maisto produktų įvairovė, jų autentiškumas, atsekamumas, kokybės kontrolė, žalingų cheminių priedų identifikavimas ir vartotojų apsauga yra sritys, kurioms yra būtini ypač didelis dėmesys bei ištekliai. Efektyviam visų jų sprendimui, kaip rodo teoriniai ir taikomieji moksliniai tyrimai, reikalingi:
- Išsamūs, tikslūs ir objektyvūs duomenys;
- Itin greitas, operatyvus ir efektyvus operavimas duomenimis;
- Duomenų saugos ir pasiekiamumo užtikrinimas;
- Galimybės apdoroti, analizuoti, kaupti ir integruoti duomenis, taikant skirtingus metodais.
Būtent tarpdisciplininėje duomenų apdorojimo metodų bei maisto saugos sąveikos srityje kaip progresyviausia metodų grupė be konkurencijos išskiriama dirbtinio intelekto ir besimokančiųjų sistemų metodų sritis.
