論文の概要: Enhancing Food Safety in Supply Chains: The Potential Role of Large Language Models in Preventing Campylobacter Contamination
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06049v1
- Date: Mon, 10 Jun 2024 06:30:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 14:46:46.906316
- Title: Enhancing Food Safety in Supply Chains: The Potential Role of Large Language Models in Preventing Campylobacter Contamination
- Title（参考訳）: サプライチェーンにおける食品安全性の向上:カンピロバクター汚染防止における大規模言語モデルの可能性
- Authors: Asaf Tzachor,
- Abstract要約: 食中毒は、主に細菌感染によって引き起こされる、世界的な公衆衛生上の課題となる。
HACCPは、食品の安全性リスクを体系的に管理するための最も効果的なアプローチと考えられている。
本研究では,Campylobacter 汚染を緩和するために,大規模言語モデル (LLM) ,特にGPT (Generative Pre-trained Transformer) の可能性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Foodborne diseases pose a significant global public health challenge, primarily driven by bacterial infections. Among these, Campylobacter spp. is notable, causing over 95 million cases annually. In response, the Hazard Analysis and Critical Control Points (HACCP) system, a food safety management framework, has been developed and is considered the most effective approach for systematically managing foodborne safety risks, including the prevention of bacterial contaminations, throughout the supply chain. Despite its efficacy, the adoption of HACCP is often incomplete across different sectors of the food industry. This limited implementation can be attributed to factors such as a lack of awareness, complex guidelines, confusing terminology, and insufficient training on the HACCP system's implementation. This study explores the potential of large language models (LLMs), specifically generative pre-trained transformers (GPTs), to mitigate Campylobacter contamination across four typical stages of the supply chain: primary production, food processing, distribution and retail, and preparation and consumption. While the interaction between LLMs and food safety presents a promising potential, it remains largely underexplored. To demonstrate the possible applications of LLMs in this domain, we further configure an open-access customized GPT trained on the FAO's HACCP toolbox and the 12 steps of HACCP implementation, and test it in the context of commercial food preparation. The study also considers critical barriers to implementing GPTs at each step of the supply chain and proposes initial measures to overcome these obstacles.
- Abstract（参考訳）: 食中毒は、主に細菌感染によって引き起こされる、世界的な公衆衛生上の課題となる。
その中にはCampylobacter sppがある。
毎年9千5百万件の患者を 引き起こしています
これに対し、食品安全管理フレームワークであるハザード分析・臨界制御ポイント(HACCP)システムは、サプライチェーン全体を通じて、細菌汚染防止を含む食品の安全性リスクを体系的に管理するための最も効果的なアプローチであると考えられている。
有効性にもかかわらず、HACCPの採用は食品産業の様々な分野において不完全であることが多い。
この制限された実装は、認識の欠如、複雑なガイドライン、混乱した用語、HACCPシステムの実装に関する不十分なトレーニングなどによるものである。
本研究では, 大規模言語モデル (LLMs) , 特に生成前訓練トランスフォーマー (GPTs) が, サプライチェーンの4つの典型的段階(プライマリ生産, 食品加工, 流通, 小売, および, 準備と消費)において, カンピロバクター汚染を緩和する可能性について検討した。
LLMと食品の安全性の相互作用は有望な可能性を秘めているが、ほとんど探索されていない。
FAO の HACCP ツールボックスと HACCP 実装の 12 ステップで訓練されたオープンアクセスカスタマイズ GPT を,この領域における LLM の適用性を実証し,市販食品準備の文脈で試行する。
また、サプライチェーンの各ステップでGPTを実装する上での重要な障壁についても検討し、これらの障害を克服するための初期措置を提案する。
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