Explainable Artificial Intelligence techniques for interpretation of food datasets: a review

人工智能 (AI) 已成为分析复杂数据和解决高度挑战性任务的核心工具。它被广泛应用于计算机科学以外的众多领域，包括食品工程，该领域对准确且可靠的预测需求日益增长，以满足严格的食品质量标准。然而，这需要越来越复杂的 AI 模型，从而引发了对其可靠性的担忧。为此，可解释人工智能 (XAI) 应运而生，旨在揭示 AI 决策过程，帮助开发者和用户更好地理解模型的工作原理。然而，XAI 在食品工程中的应用仍然不足，限制了模型的可靠性。例如，在食品质量控制中，使用光谱成像的 AI 模型可以检测污染物或评估新鲜度水平，但其“黑箱”式的决策过程阻碍了其广泛应用。通过使用 XAI 技术，如 SHAP（Shapley 加性解释）和 Grad-CAM（梯度加权类激活映射），可以明确哪些光谱波长或图像区域对预测结果贡献最大，从而提高透明度，并协助质量控制检查员验证 AI 生成的评估结果。本综述提出了一种分类法，用于根据数据类型和解释方法对食品质量研究中使用的 XAI 技术进行分类，以指导研究人员选择合适的方法。此外，我们还总结了当前的趋势、面临的挑战以及未来的机遇，以推动 XAI 在食品工程领域的进一步应用。

论文试图解决AI模型在食品工程领域应用中的可靠性和可解释性问题，特别是如何通过XAI技术提高食品质量控制中AI决策的透明度和信任度。这是一个重要的问题，但并非全新的问题，因为XAI在其他领域的研究已较为成熟，但在食品工程领域的应用仍处于起步阶段。

关键思路是引入XAI技术（如SHAP和Grad-CAM）来解释AI模型在食品质量检测中的决策过程，例如通过分析哪些光谱波段或图像区域对预测结果影响最大。相比现有研究，这篇论文提出了一个基于数据类型和解释方法的分类框架，帮助研究人员选择合适的XAI工具，并推动其在食品工程中的实际应用。

论文设计了针对不同数据类型的XAI方法分类体系，有助于指导未来的研究工作；实验部分可能涉及光谱成像等实际应用场景的数据集，但摘要未明确提及具体数据集或代码开源情况。值得关注的是，论文强调了XAI在食品质量控制中的潜在价值，并指出了当前应用不足的问题，为后续研究提供了方向。

相关研究包括：1) XAI在医学影像中的应用（如‘Explainable AI in Medical Imaging: A Survey’）；2) 食品质量检测中的传统机器学习方法（如‘Machine Learning for Food Quality and Safety’）；3) SHAP和Grad-CAM在计算机视觉中的广泛使用（如‘A Unified Approach to Interpreting Model Predictions’）。此外，还有关于食品光谱数据分析的研究（如‘Spectral Analysis Techniques in Food Quality Assessment’）。