Ne bacajte taj stejk — još ne: Mašinsko učenje koje menja 'sell-by' datume i smanjuje bacanje hrane

Auburn University koristi mašinsko učenje da preciznije utvrdi kada mleveno goveđe meso zaista počinje da se kvari. Njihova studija pokazuje da trenutni "sell-by" i "best-by" datumi često prate promene boje, a ne stvarnu bezbednost hrane, što dovodi do značajnog otpada hrane.

Šta su "sell-by" i "best-by" datumi?

"Sell-by" datum je smernica za trgovce — označava koliko dugo proizvod treba da ostane na rafovima. "Best-by" ili "best-before" obično označava rok za optimalan kvalitet. Ti datumi često su konzervativni i zasnovani na vizuelnim pokazateljima, poput intenziteta boje mesa, a ne na direktnim merama bezbednosti.

Šta je istraživanje pokazalo?

Istraživači su pratili promene u mikrobiološkim zajednicama u pakovanjima mlevenog goveđeg mesa tokom 14 dana i pomoću algoritama mašinskog učenja povezali te promene sa pokazateljima kvarenja i promenama kvaliteta. Zaključak: obrasci kvarenja su predvidivi, što otvara mogućnost preciznijeg određivanja rokova i znatnog smanjenja nepotrebnog odlaganja hrane.

"Ako potrošač na treći dan vidi da mu je meso potamnelo i ako je oko datuma 'sell-by', može pomisliti da je pokvareno, ali zapravo je u pitanju samo pogoršanje kvaliteta", rekla je Isabella Gafanha, master studentkinja sa Auburn University koja je učestvovala u istraživanju. "Još uvek je u redu za jelo."

Zašto boja ne znači nužno da je meso nesigurno?

Boja mesa zavisi od hemijskih promena i izlaganja kiseoniku, a ne nužno od nivoa patogenih mikroorganizama. Trenutni "sell-by" datumi za meso često su postavljeni na približno četiri dana nakon pakovanja i usmereni su na očuvanje vizuelnog kvaliteta (svetlo ružičaste boje), a ne na tačnu granicu bezbednosti za konzumaciju.

Praktične implikacije

Precizniji, zasnovani na podacima "sell-by" sistemi mogli bi:

• smanjiti količine hrane koje potrošači i trgovci bacaju bez potrebe,
• poboljšati ekonomske ishode za proizvođače i trgovce,
• očuvati poverenje potrošača kroz jasnije i naučno utemeljene oznake.

Napomena o količinama otpada: Istraživači navode da prosečan Amerikanac baci više od 1,000 pounds hrane godišnje (oko 450 kg), što ilustruje razmere problema koji bi preciznija označavanja mogla da ublaže.

Šta sledi?

Tim planira da nastavi istraživanje i razvije modele koji bi mogli da se primene pri određivanju tačnijih rokova za prodaju i upotrebu. Stručnjaci ističu da je ovde retka prilika da se poveća i profitabilnost i održivost u lancu snabdevanja hranom.

Izvor: Podaci su preuzeti iz saopštenja Auburn University zasnovanog na istraživanju objavljenom 6. maja 2026. i izveštavanja FOX News. Priča je prijavljena iz San Josea.