Czy komputer może „smakować” pomidora lub jagody? Cóż, nie do końca, ale może powiedzieć naukowcom, które substancje lotne w tych owocach sprawiają, że smakują one dobrze, twierdzą naukowcy z University of Florida.
Hodowca i genetyk w Instytucie Nauk o Żywności i Rolnictwie (UF/IFAS) Uniwersytetu Florydy, Marcio Resende, chce stworzyć coś, co nazywa „koneserem sztucznej inteligencji”, model, który mówi badaczom, które związki chemiczne – to znaczy substancje lotne, cukry, kwasy i inne związki chemiczne – dają najlepsze owocowe smaki.
Aby dowiedzieć się, czy owoc lub warzywo warto hodować, naukowcy sami próbują plony pod kątem smaku i zapachu, przemierzając pola i zbierając produkty indywidualnie.
Procesy te mogą stwarzać problemy logistyczne, powiedział Harry Klee, profesor nauk ogrodniczych UF/IFAS i współautor Nowe badania który pokazuje, w jaki sposób modele komputerowe mogą wykorzystywać substancje lotne do pomiaru smaku owoców.
„Ze względu na koszty i ograniczenia logistyczne hodowcy zazwyczaj nie wykorzystują w swoich programach paneli konsumenckich” – powiedział Klee. „Ideałem byłoby użycie dużego panelu konsumenckiego, który obejmuje zróżnicowany zestaw potencjalnych konsumentów. Zatrudniamy 100 osób w różnym wieku i różnym pochodzeniu etnicznym. Takie podejście jest znacznie bardziej reprezentatywne dla populacji kupujących”.
Przez lata hodowcy roślin i genetycy pomagali rolnikom zbierać wyższe plony, ponieważ cechy zorientowane na konsumenta, takie jak smak, są trudniejsze do zmierzenia. Jednak wysokie plony nie są wystarczające, aby producenci mogli konkurować na dzisiejszych wymagających rynkach, powiedział Patricio Muñoz, profesor nadzwyczajny nauk ogrodniczych UF/IFAS odpowiedzialny za program hodowli borówek.
Producenci wiedzą, że jeśli nie uwzględnią odmian, które dobrze smakują, ich owoce mogą nie sprzedać się za dobrą cenę lub w ogóle się sprzedać, powiedział Muñoz. Dzięki tym metodom naukowcy mają nadzieję, że pomogą producentom zachować konkurencyjność, a konsumenci będą mieli lepsze doświadczenia z ich produktami.
Korzystając z tych modeli, program hodowlany może ocenić oceny smaku wielu odmian owoców i warzyw. Proces ten był wcześniej ograniczany przez fakt, że ani naukowcy, ani panele konsumenckie nie mogą jednocześnie testować bardzo wielu odmian.
Resende kierował nowym badaniem, które pokazuje, jak uzyskać dane o lotnych składnikach jagód i pomidorów w modelu statystycznym. Wyniki badań ograniczają się obecnie do tych dwóch owoców, ale później zostaną rozszerzone na inne uprawy opracowane przez badaczy UF/IFAS.
Aby przeprowadzić nowe badanie, naukowcy z UF/IFAS wykorzystali dane z programu hodowli pomidorów i jagód z ostatniej dekady.
Na targach konsumenckich przekazali panelom konsumenckim zróżnicowany zestaw odmian pomidorów i jagód Laboratorium sensoryczne UF w Gainesville. Naukowcy zebrali następnie oceny atrybutów smakowych, takich jak „lubienie”, słodycz, kwaśność, intensywność smaku i umami.
Badacze z UF/IFAS przetestowali szereg wyników, które mówią im, jak bardzo konsument lubi dany smak. Jak się okazuje, substancje lotne wyjaśniają do 56% wyników „podobnych”, co wzmacnia dowody na to, że substancje lotne są ważne w określaniu, jak bardzo konsumenci lubią owoce. Substancje lotne są również ważne w ilościowym określaniu i szacowaniu znaczenia smaku owoców, powiedział Resende.
Ponadto naukowcy wykazali, że podejścia oparte na uczeniu maszynowym są na ogół najlepszymi predyktorami preferencji smakowych konsumentów, zwanych selekcją metabolomiczną. Dokładności selekcji metabolicznej przewyższają modele wykorzystujące dane genomowe, co podkreśla potencjał tej nowej metody w zastosowaniach hodowlanych.
„Myślę, że najważniejsze jest to, że hodowcy mogą przesiewać większą liczbę próbek”, powiedział Resende, adiunkt nauk ogrodniczych na UF/IFAS. „W ten sposób masz szerszy lejek do identyfikacji smacznych odmian, a w pewnym momencie panele testujące smak dokonują ostatecznego wyboru na podstawie danych sensorycznych. Spodziewamy się, że te modele umożliwią wcześniejsze włączenie smaku jako celu hodowlanego i zachęcą do selekcji i wypuszczania bardziej aromatycznych odmian owoców”.
Oprócz Resende, wśród innych wydziałów UF/IFAS, którzy badali metodę komputerowego modelu testowania smaku, znaleźli się Klee, Muñoz i Denise Tieman, adiunkt naukowy — wszyscy trzej na wydziale nauk ogrodniczych; Charlie Sims, profesor nauk o żywności i żywieniu człowieka oraz Nikolay Bliznyuk, profesor nadzwyczajny inżynierii rolniczej i biologicznej. Praca jest również pierwszym autorem dr. student Vincent Colantonio i asystent naukowy Luís Felipe Ferrão.
Kliknij poniżej, aby obejrzeć film, w którym Resende wyjaśnia te nowe badania nad sztuczną inteligencją.
- Brad Buck, Uniwersytet Florydy