東海大學和富士通宣布成功開發了一項新技術，用于檢測日本冷凍金槍魚的新鮮度。聯合研究的重點是開發新型超聲波AI技術，這是世界上第一種無需切割或損壞產品即可測量冷凍金槍魚肉質的技術。新技術提供了一種新的方法來檢查冷凍金槍魚的質量，而不會影響其價值，未來可能有助于提高全球冷凍金槍魚和其他食品分銷的可信任度和安全性。
雙方在日本廣島舉行的超聲研究學會技術委員會會議（由IEICE主辦）上介紹這項聯合研究。日本和全球對金槍魚的需求大幅增加，2020年有15個國家捕撈和生產了超過5萬噸金槍魚。對用于制作生魚片的優質金槍魚需求掀起了一波食品熱潮。大多數野生捕獲的天然金槍魚被迅速冷凍在商業漁船上，然后通過分銷商運送到餐館和超市給消費者。然而，金槍魚的質量在很大程度上取決于捕撈時的條件以及在整個分配過程中的處理方式。
以往檢查冷凍金槍魚的新鮮度和肉質的傳統方法通常要求檢查員切掉魚的尾部，以目視檢查金槍魚尾部的橫截面。切斷金槍魚的尾巴通常會損害并降低魚的價值，同時這一過程嚴重依賴于數量有限的訓練有素的專家來準確進行質量檢查。為了找到檢查冷凍金槍魚的最佳超聲頻率，東海大學和富士通在幾個波頻率下進行了試驗。
測試表明，頻率相對較低（約500kHz）的超聲波可產生最佳結果。為了確定新鮮度不足的可能指標，雙方比較了新鮮度良好和不足的金槍魚樣本的超聲波波形，以檢查波形是否因樣本新鮮度產生差異。東海大學和富士通發現，新鮮度不足的金槍魚標本中骨區域的反射強度尤其強烈。基于這些發現，雙方創建了一個基于金槍魚標本中骨反射波的機器學習模型，該模型能夠以70%到80%的準確率正確檢查冷凍金槍魚的新鮮度。除了人眼可以容易區分的波形外，新開發的AI技術還能夠識別難以用人類視覺感知的波形差異。
此外，東海大學和富士通將使用更多的金槍魚樣本進行試驗，以提高新開發的技術的準確性，并進一步增強其檢測冷凍金槍魚其他質量缺陷的能力，比如是否存在血凝塊或其他病變。這兩個合作伙伴還計劃在海洋產品加工廠進行實地試驗，并進行研究，將該技術應用于更廣泛領域，包括處理冷凍產品的畜牧業、生物領域和醫療領域。
