Традиційні методи аналізу меду – хімічні тести, мелісопалінологія, спектроскопія, хроматографія або ядерний магнітний резонанс – дорогі, складні та потребують лабораторії й фахівців.
Але сучасні технології пропонують новий тип аналізу – газо-сенсорний. Він проводиться з використанням газового датчика BME688 (електронний «ніс» чи «нюхач») у парі з мікроконтролером («мозком» системи) Arduino або ESP32 у поєднанні з програмою BSEC2 або AI-Studio (які у роботі використовують алгоритми штучного інтелекту та машинного навчання).
BME688 – це компактний прилад, який може вловлювати й розпізнавати навіть дуже малі концентрації летких органічних сполук (VOC), різних газів тощо. Ці речовини утворюються в меді природним шляхом, і їхній цифровий чи «запаховий» відбиток (який створюється мікроконтролером і спеціальною програмою) унікальний для кожного виду.
На практиці аналіз відбувається наступним чином. У контейнер для тестування наливається трішки меду, туди вставляється датчик. Він починає фіксувати концентрації характерних ароматичних молекул зразка, газ і передає їх мікроконтролеру, де дані обробляються, і на дисплей виводиться підсумкові дані, наприклад: «Ймовірність, що мед з акації – 97%» або «Мед фальсифікований». Добре навчена програма з великою базою порівняльних даних може надавати більше інформації – вказувати сорти меду у відсотках, які саме сторонні домішки присутні у меду й у якій концентрації, і навіть визначати географічне походження продукту. Аналіз триває 5–20 хвилин і не потребує великих знань від оператора – навчитися працювати з системою можна за кілька днів (у поміч багато навчальних матеріалів). І, можливо, головне – коштує вона близько 40 доларів. Непогано, правда?.. Але, як завжди, є «але»…
Програма працює, порівнюючи зразки цифрових відбитків (датасети), які зберігаються у базі даних. І чим їх більше, тим точніші й коректніші результати. Оскільки технологія нова, таких баз дуже мало – у вільному доступі їх практично немає, вони лише починають створюватись. І тут ще одна складність – «ароматичний» відбиток акацієвого меду десь у США буде суттєво відрізнятиметься від українського зразка. Ботанічні, ґрунтові, кліматичні особливості місцевості даються взнаки. Тому таку базу треба створювати або самому, або (що краще) разом із групою однодумців, і вона має бути регіональною. Тобто ви скануєте мед, склад якого вам більш-менш відомий, відповідно позначаєте цей відбиток і поповнюєте ним базу даних. Так, завдання складне, швидко не робиться, але в результаті можна навчитися отримувати дуже гарні результати.
Навчити систему розкладати зразок меду на відсоткові відповідності до сортів чи визначати географічне походження – це дійсно складне завдання, яке потребує багато часу й зусиль. Але є простіші завдання, які програму можна навчити вирішувати досить швидко та відносно легко – а саме виявляти фальсифікат. Адже сторонніх домішок у нашому продукті (який, до речі, є одним з найчастіше підробляємих у світі) не так вже й багато. Цукровий мед, сиропи різних сортів, патока… Всі ці речовини мають дуже яскравий і помітний ароматичний слід (навіть у невеликій кількості), і натаскати електронний «ніс» на їх виявлення досить просто. Профілі цих речовин легше знайти в інтернеті або створити власний. Треба спеціально забруднивши зразок і поповнивши датасет його «відбитком».
Газо-сенсорний аналіз уже широко використовується. На відміну від медової індустрії, великі бази профілів уже створені, наприклад, для сирів, ковбас, м’яса. Це дозволяє миттєво виявити початок псування продукту (погіршення запаху – зростання вмісту аміаку, сірководню), визначити сорт сиру або тип м’яса, виявити фальсифікації (наприклад, заміну дорогого м’яса дешевим). У молочній сфері цей аналіз дозволяє легко виявити сторонні домішки у продукту (воду, соду, миючі засоби) чи різницю між тваринним і рослинним молоком. Він надає можливість визначити ступінь стиглості (та гнилизни) фруктів та овочів, їх відповідність до заявленого сорту і навіть з’ясувати, якими хімічними речовинами їх обробляли при зберіганні.
Але найбільша активність цього аналізу спостерігається у виноробстві (тому вона може зацікавити наших славних медоварів). Тут електронні «носи» навчилися розрізняти сорти винограду, регіони виробництва, підробки етикеток. Виявляють домішки (наприклад, додавання спирту або ароматизаторів).
Деякі компанії мають власні закриті датасети своєї продукції (наприклад, Alpha MOS, Aryballe) і продають їх разом із обладнанням та технологіями. У той же час в інтернеті в рамках спільнот BME688 з’являються відкриті бази створені ентузіастами – наприклад, для аналізу кави.
Але чому у вільному доступі можна скачати бази для аналізу диму від цигарок, а для меду їх нема? Науковці виділяють такі причини: складність складу (мед – суміш сотень сполук, сорти змішані); сильні регіональні відмінності; відсутність великого промислового замовника, який би вклався у створення датасетів.
У таких умовах розвиток і доведення до пуття цієї перспективної технології повністю в руках зацікавлених пасічників, невеликих комерційних структур, які займаються торгівлею медом, наукових установ і лабораторій. В ідеалі це має бути група ентузіастів, яка створює і ділиться еталонними зразками в однакових умовах вимірювання – температура, час, тиск, вологість – усе це має значення.
Робота не проста, але цікава, для справжніх допитливих пасічників-ентузіастів які хочуть бути причетними до розвитку новітніх технологій. І якщо ви такий, долучайтесь, об’єднуйтесь, вас чекає цікава діяльність, захоплюючи відкриття, а у фіналі ви отримуєте власноруч створений і досконалий інструмент для аналізу меду.
