食料庫の必需品は酸素にさらされると腐敗する可能性があります。 ダニエル・デ・ラ・オズ/モーメント
滑らかで濃厚な味を期待してナッツやチョコレートをかじったことがあるが、予想外の不快なチョーキーまたは酸味に遭遇したことはあるだろうか? その味は腐敗臭であり、食料庫にあるほぼすべての製品に影響を与えます。 今 人工知能 科学者がこの問題により正確かつ効率的に取り組むのに役立ちます。
私たちは、腐敗したものも含め、食品の寿命を延ばす方法を研究する化学者のグループです。 私たちは最近 研究を発表 油脂サンプルを長期間新鮮に保つのに役立つ AI ツールの利点について説明します。 油脂はポテトチップス、チョコレート、ナッツなど多くの種類の食品に共通して含まれる成分であるため、研究結果は広く応用でき、化粧品や医薬品などの他の分野にも影響を与える可能性がある。
腐敗と酸化防止剤
食べ物が腐ってしまう しばらく空気にさらされると、酸化と呼ばれるプロセスが起こります。 実は共通の成分も多いのですが、 特に脂質油脂である、酸素と反応します。 熱や紫外線の存在により、このプロセスが加速される可能性があります。
酸化により、次のような小さな分子が形成されます。 ケトン, アルデヒド類 & 脂肪酸 腐敗した食品に独特のランク、強い金属的な香りを与えます。 腐敗した食品を繰り返し摂取する あなたの健康を脅かす可能性があります.
幸いなことに、自然と食品産業の両方には、腐敗を防ぐ優れた抗酸化物質が備わっています。 食品は酸化と呼ばれるプロセスにより腐敗します。
酸化防止剤 ビタミンCなどの幅広い天然分子や、食品を酸化から守ることができる合成分子が含まれています。
がありますが 抗酸化物質が機能するいくつかの方法、全体的に、それらは腐敗を引き起こすプロセスの多くを中和し、食品の風味と栄養価をより長く保存することができます。 食品メーカーは通常、調理中に抗酸化物質を少量添加するため、顧客は追加の抗酸化物質を摂取していることさえ知らないことがほとんどです。
しかし、食品にビタミンCを振りかけるだけで防腐効果を期待することはできません。 研究者は慎重に選択する必要があります 特定の抗酸化物質のセット そしてそれぞれの量を正確に計算します。
抗酸化物質を組み合わせると、必ずしもその効果が強化されるわけではありません。 実際、間違った抗酸化物質を使用したり、間違った比率で混合したりすると、その保護効果が低下する可能性がある場合があります。 拮抗。 どの種類の食品にどの組み合わせが有効であるかを見つけるには、多くの実験が必要であり、時間がかかり、専門の人員が必要となり、食品全体のコストが増加します。
考えられるすべての組み合わせを探索するには、膨大な時間とリソースが必要になるため、研究者は、腐敗に対してある程度のレベルの保護しか提供しないいくつかの混合物で行き詰まっています。 ここでAIが活躍します。
AIの用途
あなたはおそらく見たことがあります ChatGPTのようなAIツール ニュースで取り上げたり、自分で遊んだりしてみましょう。 このようなタイプのシステムでは、 大きなデータセットを取り込む パターンを特定し、ユーザーにとって役立つ可能性のある出力を生成します。 AI ツールにより、研究を行う科学者の数が変わりました。
化学者として、私たちは抗酸化物質の新しい組み合わせを探す方法を AI ツールに教えたいと考えていました。 このために、私たちは連携できるAIのタイプを選択しました。 テキスト表現、各抗酸化物質の化学構造を説明する書かれたコードです。 まず、約 XNUMX 万件の化学反応のリストを AI に与え、分子の重要な特徴を特定する方法など、いくつかの簡単な化学概念をプログラムに教えました。
特定の分子が互いにどのように反応するかなど、一般的な化学パターンを機械が認識できるようになったら、さらに高度な化学を教えて機械を微調整しました。 このステップでは、私たちのチームは、以前に研究文献に記載されている約 1,100 の混合物のデータベースを使用しました。
この時点で、AI は 90 つまたは XNUMX つの抗酸化物質を組み合わせた場合の効果を XNUMX 秒以内に予測できるようになりました。 その予測は、文献に記載されている効果と XNUMX% の確率で一致しました。
しかし、これらの予測は、私たちのチームが研究室で行った実験とは完全には一致しませんでした。 実際、本物のラードを使って実施した酸化実験のうち、AI が正確に予測できたのはほんの一部だけであることがわかりました。これは、結果をコンピューターから研究室に転送する際の複雑さを示しています。
洗練と強化
幸いなことに、AI モデルは、事前に定義された「はい」と「いいえ」の経路を備えた静的なツールではありません。 彼らは 動的学習者そのため、私たちの研究チームは、モデルの予測能力が向上し、各抗酸化物質の組み合わせの効果を正確に予測できるようになるまで、モデルに新しいデータを供給し続けることができます。 人間が学習を通じて成長するのと同じように、モデルはより多くのデータを取得するほど正確になります。
研究室から約 200 の例を追加することで、AI がチームが行った実験の結果を予測するのに十分な化学を学習できるようになり、予測値と実際の値の差はわずかであることがわかりました。
私たちのようなモデルは、研究対象の特定の食品に最適な抗酸化物質の組み合わせを考え出すことで、科学者が食品を保存するためのより良い方法を開発するのを支援できる可能性があります。これは、非常に賢いアシスタントがいるようなものです。
プロジェクトは現在、AI モデルをトレーニングするためのより効果的な方法を模索し、予測機能をさらに向上させる方法を模索しています。
カルロス・D・ガルシア、化学教授、 クレムソン大学 & ルーカス・デ・ブリト・エアーズ、化学博士候補者、 クレムソン大学
この記事はから再公開されます 会話 クリエイティブコモンズライセンスの下で 読む 原著.
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