 Ануфриев К.Э., Семипятный В.К., Климова Д.В., Косарева А.В.
https://doi.org/10.31208/2618-7353-2026-34-58-71
АННОТАЦИЯ / ABSTRACT
Цель.
Разработать прототип цифровой реализации «Базы ПБМ» и показать возможные применения пищевых биоинформационных матриц в молочной промышленности на сценариях верификации пищевого объекта, рециклинга вторичных пищевых потоков и аддитивного производства.
Материалы и методы.
Прототип цифровой среды «База ПБМ» разработан на основе мультионтологической архитектуры представления пищевого объекта, которая включает контуры идентификации, описания, измерения и верификации, а также производственный слой. Апробация выполнена на модельном наборе молочных объектов с различной матричной организацией. Сигнатуры формировали с учетом принципов системной инженерии, архитектурного описания и метрологического обеспечения данных (ISO/IEC/IEEE 42010, ISO/IEC/IEEE 15288, ISO/IEC 17025, ISO 5725). Производственные связи представлены в графовой СУБД Neo4j с использованием языка Cypher.
Результаты.
Разработан прототип интерфейса «База ПБМ», в который внесены сигнатуры молочных пищевых объектов и графы производственных связей. В прототипе реализованы каталог пищевых объектов, карточка сигнатуры, экран сравнения и графовый экран производственного слоя. Показано, что сопоставление ожидаемой и фактической сигнатуры позволяет определять несоответствия по уровню представления: идентификация, описание матричной структуры, измерительный контур, критерии соответствия или производственный слой. Для рециклинга цифровая сигнатура позволяет учитывать матричную организацию пищевого объекта, фактические показатели и возможный маршрут переработки. Для аддитивного производства апробировано формирование сигнатуры ПБМ продукта до получения пищевого объекта аддитивным способом, включая атрибут fabrication_instruction, связывающий геометрию, траекторию печати, порядок нанесения слоев и проверку неизменности файла.
Заключение.
ПБМ переведены в формат цифровой среды, где сигнатура пищевого объекта становится рабочим элементом интерфейса, сравнения, атрибутного поиска и производственного графа. Продемонстрированы три сценария применения цифровой сигнатуры в «Базе ПБМ»: верификация, рециклинг и аддитивное производство. Дальнейшее развитие связано с версионированием сигнатур, учетом неопределенности измерений и интеграцией с лабораторными и производственными контурами данных.
Abstract
Purpose.
To develop a prototype digital implementation of the FBM Database and demonstrate possible applications of Food Bioinformation Matrices in the dairy industry in three scenarios: food object verification, recycling of secondary food streams, and additive manufacturing.
Materials and Methods.
The prototype digital environment "FBM Database" was developed on the basis of a multi-ontological architecture for representing a food object. The architecture includes identification, description, measurement, and verification loops, as well as a production layer. The prototype was tested on a model set of dairy food objects with different matrix organizations: emulsion, fermented, fat-based, powder, protein-gel, and composite additive matrices. Signature formation was carried out in accordance with the principles of systems engineering, architecture description, and metrological data assurance (ISO/IEC/IEEE 42010, ISO/IEC/IEEE 15288, ISO/IEC 17025, ISO 5725). Production relationships were represented in the Neo4j graph database using the Cypher query language.
Results.
A prototype interface of the "FBM Database" was developed, containing signatures of dairy food objects and production relationship graphs. The prototype includes a food object catalog, a signature card, a comparison screen, and a graph screen for the production layer. It was shown that comparison of the expected and actual signatures makes it possible to identify discrepancies at the level of representation: identification, matrix structure description, measurement loop, conformity criteria, or production layer. For recycling, the digital signature makes it possible to consider the matrix organization of the food object, actual indicators, and possible processing route. For additive manufacturing, the formation of an FBM product signature before obtaining the food object by additive means was tested, including the fabrication_instruction attribute that links geometry, printing path, layer deposition order, and file integrity verification.
Conclusion.
FBM were translated into the format of a digital environment in which the food object signature becomes a working element of the interface, comparison, attribute-based search, and production graph. Three scenarios for applying the digital signature in the "FBM Database" were demonstrated: verification, recycling, and additive manufacturing. Further development is associated with signature versioning, accounting for measurement uncertainty, and integration with laboratory and production data loops.
АВТОРЫ / AUTHORS
Об авторах
К. Э. Ануфриев
Всероссийский научно-исследовательский институт молочной промышленности 115093, Россия, г. Москва, ул. Люсиновская, д. 35/7
Ануфриев Константин Эдуардович, младший научный сотрудник, лаборатория пищевой метаинженерии
E-mail: k_anufriev@vnimi.org; тел.: 8(926)027-80-92
В. К. Семипятный
Всероссийский научно-исследовательский институт молочной промышленности 115093, Россия, г. Москва, ул. Люсиновская, д. 35/7
E-mail: v_semipyatniy@vnimi.org
Семипятный Владислав Константинович, доктор технических наук, заведующий лабораторией, лаборатория пищевой метаинжненерии
Д. В. Климова
Всероссийский научно-исследовательский институт молочной промышленности 115093, Россия, г. Москва, ул. Люсиновская, д. 35/7
E-mail: d_klimova@vnimi.org
Климова Дарья Владимировна, инженер-исследователь, лаборатория пищевой метаинженерии
А. В. Косарева
Всероссийский научно-исследовательский институт молочной промышленности 115093, Россия, г. Москва, ул. Люсиновская, д. 35/7
E-mail: a_kosareva@vnimi.org
Косарева Анастасия Валерьевна, инженер-исследователь, лаборатория пищевой метаинженерии
About the Authors
K. E. Anufriev
All-Russian Dairy Research Institute
35/7, Lyusinovskaya St., Moscow, 115093, Russian Federation
Konstantin E. Anufriev, Junior Researcher, Laboratory of Food Meta-Engineering
E-mail: k_anufriev@vnimi.org; tel.: +7(926)027-80-92
V. K. Semipyatny
All-Russian Dairy Research Institute
35/7, Lyusinovskaya St., Moscow, 115093, Russian Federation
E-mail: v_semipyatniy@vnimi.org
Vladislav K. Semipyatny, Dr. Sci. (Technology), Head of the Laboratory, Laboratory of Food Meta-Engineering
D. V. Klimova
All-Russian Dairy Research Institute
35/7, Lyusinovskaya St., Moscow, 115093, Russian Federation
E-mail: d_klimova@vnimi.org
Daria V. Klimova, Research Engineer, Laboratory of Food Meta-Engineering
A. V. Kosareva
All-Russian Dairy Research Institute
35/7, Lyusinovskaya St., Moscow, 115093, Russian Federation
E-mail: a_kosareva@vnimi.org
Anastasia V. Kosareva, Research Engineer, Laboratory of Food Meta-Engineering
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ / REFERENCES
Список источников
1. Галстян А.Г. Индустрия Х.0 // Пищевая метаинженерия. 2023. Т. 1. № 2. С. 7-10. https://doi.org/10.37442/fme.2023.2.33.
2. Oganesyants L.A., Khurshudyan S.A., Galstyan A.G., Semipyatny V.K., et al. Base matrices – Invariant digital identifiers of food products // NEWS of National Academy of Sciences of the Republic of Kazakhstan. 2018. Vol. 6(432). P. 6-15. https://doi.org/10.32014/2018.2518-170X.30.
3. Пряничникова Н.С., Хуршудян С.А. Матрица маркеров, границы качества и срок годности молочных продуктов // Пищевая промышленность. 2023. Т. 2. С. 49-51. https://doi.org/10.52653/PPI.2023.2.2.011.
4. Hassoun A., Garcia-Garcia G., Trollman H., et al. Birth of Dairy 4.0: Opportunities and Challenges in Adoption of Fourth Industrial Revolution Technologies in the Production of Milk and Its Derivatives // Current Research in Food Science. 2023. Т. 7. Article number: 100535. https://doi.org/10.1016/j.crfs.2023.100535.
5. Gehlot A., Malik P.K., Singh R., Akram S.V., Alsuwian T. Dairy 4.0: Intelligent Communication Ecosystem for the Cattle Animal Welfare with Blockchain and IoT Enabled Technologies // Applied Sciences. 2022. Vol. 12. No. 14. Article number: 7316. https://doi.org/10.3390/app12147316.
6. Eastham J.L., Leman A.R. Precision Fermentation for Food Proteins: Ingredient Innovations, Bioprocess Considerations, and Outlook // Current Opinion in Food Science. 2024. Vol. 58. Article number: 101194. https://doi.org/10.1016/j.cofs.2024.101194.
7. Zhu W., Iskandar M.M., Baeghbali V., Kubow S. Three-Dimensional Printing of Foods: A Critical Review of the Present State in Healthcare Applications, and Potential Risks and Benefits // Foods. 2023. Vol. 12. No. 17. Article number: 3287. https://doi.org/10.3390/foods12173287.
8. Семипятный В.К., Климова Д.В., Хуршудян С.А., Рыскин Д.С., Косарева А.В. Пищевые биоинформационные матрицы – базовые элементы в технологической сингулярности // Пищевая промышленность. 2025. № 12. С. 58-62. https://doi.org/10.52653/PPI.2025.12.12.010.
9. Dooley D.M., Griffiths E.J., Gosal G.S., et al. FoodOn: A Harmonized Food Ontology to Increase Global Food Traceability, Quality Control and Data Integration // npj Science of Food. 2018. Vol. 2. P. 23. https://doi.org/10.1038/s41538-018-0032-6.
10. Fukagawa N.K., McKillop K., Pehrsson P.R., et al. USDA's FoodData Central: What Is It and Why Is It Needed Today? // American Journal of Clinical Nutrition. 2022. Vol. 115. No. 3. P. 619-624. https://doi.org/10.1093/ajcn/nqab397.
11. GS1. EPCIS and Core Business Vocabulary Standard. Release 2.0. Brussels: GS1, 2022.
12. ISO 22005:2007. Traceability in the Feed and Food Chain. General Principles and Basic Requirements for System Design and Implementation. Geneva: ISO, 2007.
13. Serazetdinova L., Garratt J., Baylis A., et al. How Should We Turn Data into Decisions in AgriFood? // Journal of the Science of Food and Agriculture. 2019. Vol. 99. No. 7. P. 3213-3219. https://doi.org/10.1002/jsfa.9545.
14. Shahidi F., Pan Y. Influence of Food Matrix and Food Processing on the Chemical Interaction and Bioaccessibility of Dietary Phytochemicals: A Review // Critical Reviews in Food Science and Nutrition. 2022. Vol. 62. No. 23. P. 6421-6445. https://doi.org/10.1080/10408398.2021.1901650.
15. ISO/IEC/IEEE 42010:2022. Software, Systems and Enterprise. Architecture Description. Geneva: ISO, 2022.
16. ISO/IEC/IEEE 15288:2023. Systems and Software Engineering. System Life Cycle Processes. Geneva: ISO, 2023.
17. ISO/IEC 17025:2017. General Requirements for the Competence of Testing and Calibration Laboratories. Geneva: ISO, 2017.
18. ISO 5725-1:2023. Accuracy (Trueness and Precision) of Measurement Methods and Results. Part 1: General Principles and Definitions. Geneva: ISO, 2023.
19. Neo4j. Introduction – Cypher Manual. Neo4j Documentation. URL: https://neo4j.com/docs/cypher-manual (дата обращения: 10.05.2026).
20. Blasche S., Kim Y., Mars R.A.T., et al. Metabolic Cooperation and Spatiotemporal Niche Partitioning in a Kefir Microbial Community // Nature Microbiology. 2021. Vol. 6. No. 2. P. 196-208. https://doi.org/10.1038/s41564-020-00816-5.
References
1. Galstyan AG. Industry x.0: the food industry. Pishchevaya metainzheneriya = Food Metaengineering. 2023;2(1):7-10. (In Russ.). https://doi.org/10.37442/fme.2023.2.33.
2. Oganesyants LA, Khurshudyan SA, Galstyan AG, Semipyatny VK, et al. Base matrices – Invariant digital identifiers of food products. NEWS of National Academy of Sciences of the Republic of Kazakhstan. 2018;432(6):6-15. https://doi.org/10.32014/2018.2518-170X.30.
3. Pryanishnikova NS, Khurshudyan SA. Matrix of markers, quality limits and shelf life of dairy products. Pishchevaya promyshlennost = Food Industry. 2023;(2):49-51. (In Russ.). https://doi.org/10.52653/PPI.2023.2.2.011.
4. Hassoun A, Garcia-Garcia G, Trollman H, et al. Birth of Dairy 4.0: Opportunities and Challenges in Adoption of Fourth Industrial Revolution Technologies in the Production of Milk and Its Derivatives. Current Research in Food Science. 2023;(7):100535. https://doi.org/10.1016/j.crfs.2023.100535.
5. Gehlot A, Malik PK, Singh R, Akram SV, Alsuwian T. Dairy 4.0: Intelligent Communication Ecosystem for the Cattle Animal Welfare with Blockchain and IoT Enabled Technologies. Applied Sciences. 2022;14(12):7316. https://doi.org/10.3390/app12147316.
6. Eastham JL, Leman AR. Precision Fermentation for Food Proteins: Ingredient Innovations, Bioprocess Considerations, and Outlook. Current Opinion in Food Science. 2024;(58):101194. https://doi.org/10.1016/j.cofs.2024.101194.
7. Zhu W, Iskandar MM, Baeghbali V, Kubow S. Three-Dimensional Printing of Foods: A Critical Review of the Present State in Healthcare Applications, and Potential Risks and Benefits. Foods. 2023;17(12):3287. https://doi.org/10.3390/foods12173287.
8. Semipyatnyy VK, Klimova DV, Khurshudyan SA, Ryskin DS, Kosareva AV. Food bioinformational matrices – foundational elements in the technological singularity. Pishchevaya promyshlennost = Food Industry. 2025;(12):58-62. (In Russ.) https://doi.org/10.52653/PPI.2025.12.12.010.
9. Dooley DM, Griffiths EJ, Gosal GS, et al. FoodOn: A Harmonized Food Ontology to Increase Global Food Traceability, Quality Control and Data Integration. npj Science of Food. 2018;(2):23. https://doi.org/10.1038/s41538-018-0032-6.
10. Fukagawa NK, McKillop K, Pehrsson PR, et al. USDA's FoodData Central: What Is It and Why Is It Needed Today? American Journal of Clinical Nutrition. 2022;115(3):619-624. https://doi.org/10.1093/ajcn/nqab397.
11. GS1. EPCIS and Core Business Vocabulary Standard. Release 2.0. Brussels: GS1 Publ.; 2022.
12. ISO 22005:2007. Traceability in the Feed and Food Chain. General Principles and Basic Requirements for System Design and Implementation. Geneva: ISO Publ.; 2007.
13. Serazetdinova L, Garratt J, Baylis A, et al. How Should We Turn Data into Decisions in AgriFood? Journal of the Science of Food and Agriculture. 2019;99(7):3213-3219. https://doi.org/10.1002/jsfa.9545.
14. Shahidi F, Pan Y. Influence of Food Matrix and Food Processing on the Chemical Interaction and Bioaccessibility of Dietary Phytochemicals: A Review. Critical Reviews in Food Science and Nutrition. 2022;62(23):6421-6445. https://doi.org/10.1080/10408398.2021.1901650.
15. ISO/IEC/IEEE 42010:2022. Software, Systems and Enterprise. Architecture Description. Geneva: ISO Publ.; 2022.
16. ISO/IEC/IEEE 15288:2023. Systems and Software Engineering. System Life Cycle Processes. Geneva: ISO Publ.; 2023.
17. ISO/IEC 17025:2017. General Requirements for the Competence of Testing and Calibration Laboratories. Geneva: ISO Publ.; 2017.
18. ISO 5725-1:2023. Accuracy (Trueness and Precision) of Measurement Methods and Results. Part 1: General Principles and Definitions. Geneva: ISO Publ.; 2023.
19. Neo4j. Introduction – Cypher Manual. Neo4j Documentation. Available from: https://neo4j.com/docs/cypher-manual [Accessed 10 May 2026].
20. Blasche S, Kim Y, Mars RAT, et al. Metabolic Cooperation and Spatiotemporal Niche Partitioning in a Kefir Microbial Community. Nature Microbiology. 2021;6(2):196-208. https://doi.org/10.1038/s41564-020-00816-5.
Ключевые слова:
пищевая биоинформационная матрица, ПБМ, сигнатура пищевого объекта, молочная промышленность, верификация, цифровая среда, граф производственных связей, рециклинг, аддитивное производство, мультионтологическая архитектура
Key words:
food bioinformational matrix, FBM, food object signature, dairy industry, verification, digital environment, production relationship graph, recycling, additive manufacturing, multi-ontological architecture
Для цитирования:
Ануфриев К.Э., Семипятный В.К., Климова Д.В., Косарева А.В. Пищевые биоинформационные матрицы в молочной промышленности: цифровая среда, верификация, рециклинг и аддитивное производство // Аграрно-пищевые инновации. 2026. Т. 34. № 2. С. 58-71. https://doi.org/10.31208/2618-7353-2026-34-58-71.
For citation:
Anufriev KE, Semipyatny VK, Klimova DV, Kosareva AV. Food bioinformational matrices in the dairy industry: digital environment, verification, recycling, and additive manufacturing. Agrarno-pishchevye innovacii = Agrarian-and-food innovations. 2026;34(2):58-71. (In Russ.). https://doi.org/10.31208/2618-7353-2026-34-58-71.
Благодарность:
Публикация подготовлена в рамках государственного задания FNSS-2025-0006.
Аcknowledgement:
The publication was prepared as part of the state assignment FNSS‑2025‑0006. | 