双方在日本广岛举行的超声研究学会技术委员会会议（由IEICE主办）上介绍这项联合研究。日本和全球对金枪鱼的需求大幅增加，2020年有15个国家捕捞和生产了超过5万吨金枪鱼。对用于制作生鱼片的优质金枪鱼需求掀起了一波食品热潮。大多数野生捕获的天然金枪鱼被迅速冷冻在商业渔船上，然后通过分销商运送到餐馆和超市给消费者。然而，金枪鱼的质量在很大程度上取决于捕捞时的条件以及在整个分配过程中的处理方式。
以往检查冷冻金枪鱼的新鲜度和肉质的传统方法通常要求检查员切掉鱼的尾部，以目视检查金枪鱼尾部的横截面。切断金枪鱼的尾巴通常会损害并降低鱼的价值，同时这一过程严重依赖于数量有限的训练有素的专家来准确进行质量检查。为了找到检查冷冻金枪鱼的最佳超声频率，东海大学和富士通在几个波频率下进行了试验。
测试表明，频率相对较低（约500kHz）的超声波可产生最佳结果。为了确定新鲜度不足的可能指标，双方比较了新鲜度良好和不足的金枪鱼样本的超声波波形，以检查波形是否因样本新鲜度产生差异。东海大学和富士通发现，新鲜度不足的金枪鱼标本中骨区域的反射强度尤其强烈。基于这些发现，双方创建了一个基于金枪鱼标本中骨反射波的机器学习模型，该模型能够以70%到80%的准确率正确检查冷冻金枪鱼的新鲜度。除了人眼可以容易区分的波形外，新开发的AI技术还能够识别难以用人类视觉感知的波形差异。
此外，东海大学和富士通将使用更多的金枪鱼样本进行试验，以提高新开发的技术的准确性，并进一步增强其检测冷冻金枪鱼其他质量缺陷的能力，比如是否存在血凝块或其他病变。这两个合作伙伴还计划在海洋产品加工厂进行实地试验，并进行研究，将该技术
应用于更广泛领域，包括处理冷冻产品的畜牧业、生物领域和医疗领域。
