Может ли компьютер «попробовать» помидор или чернику? Ну, не совсем, но он может сказать ученым, какие летучие вещества в этих фруктах делают их приятными на вкус, говорят исследователи из Университета Флориды.
Селекционер и генетик Института пищевых и сельскохозяйственных наук Университета Флориды (UF/IFAS) Марсио Ресенде хочет создать то, что он называет «Знатоком искусственного интеллекта», модель, которая сообщает исследователям, какие химические соединения – то есть летучие вещества, сахара, кислоты и другие химические соединения – создают лучший фруктовый вкус.
Чтобы выяснить, стоит ли разводить тот или иной фрукт или овощ, ученые сами пробуют урожай на вкус и запах, проходя через поля и собирая продукты индивидуально.
«Эти процессы могут создавать логистические проблемы», — сказал Гарри Клее, профессор садоводства UF/IFAS и соавтор исследования. Новое исследование в нем рассматривается, как компьютерные модели могут использовать летучие вещества для измерения вкуса фруктов.
«Из-за финансовых и логистических ограничений селекционеры обычно не используют панели потребителей в своих программах», — сказал Клее. «Идеальным вариантом было бы использовать большую потребительскую панель, включающую разнообразный набор потенциальных потребителей. Мы используем 100 человек разного возраста и этнической принадлежности. Такой подход гораздо более репрезентативен для популяции покупателей».
В течение многих лет селекционеры и генетики помогали фермерам собирать более высокие урожаи, поскольку такие потребительские характеристики, как вкус, труднее измерить. Однако высоких урожаев недостаточно для того, чтобы производители могли конкурировать на современных требовательных рынках, говорит Патрисио Муньос, доцент садоводческих наук UF/IFAS, отвечающий за программу селекции голубики.
Производители знают, что если они не будут включать сорта с приятным вкусом, то их фрукты могут не продаваться по хорошей цене или вообще не продаваться, говорит Муньос. С помощью этих методов ученые надеются помочь производителям оставаться конкурентоспособными, а потребителям – лучше пользоваться их продукцией.
Используя эти модели, программа селекции может оценить вкусовые качества многих сортов фруктов и овощей. Ранее этот процесс был ограничен тем фактом, что ни ученые, ни группы потребителей не могли протестировать очень много сортов одновременно.
Ресенде возглавил новое исследование, которое показывает способы превратить данные о летучих веществах в чернике и помидорах в статистическую модель. Результаты исследования сейчас ограничены этими двумя фруктами, но позже будут распространены на другие культуры, разрабатываемые исследователями UF/IFAS.
Для проведения нового исследования исследователи UF/IFAS использовали данные программы селекции томатов и черники за последнее десятилетие.
На выставке потребительских групп они представили разнообразные сорта томатов и черники. Сенсорная лаборатория UF в Гейнсвилле. Затем ученые собрали рейтинги вкусовых характеристик, таких как «нравится», сладость, кислинка, интенсивность вкуса и умами.
Исследователи UF/IFAS проверили диапазон оценок, которые говорят им, насколько потребителю нравится тот или иной вкус. Как оказалось, летучие вещества объясняют до 56% оценок «нравится», что еще раз подтверждает, что летучие вещества играют важную роль в определении того, насколько потребителям нравятся фрукты. По словам Ресенде, летучие вещества также важны для количественной оценки и оценки важности фруктового вкуса.
Кроме того, исследователи показали, что подходы машинного обучения, как правило, являются лучшими предсказателями вкусовых предпочтений потребителей, называемых метаболомным отбором. Точность метаболического отбора превосходит модели, которые вместо этого используют геномные данные, что подчеркивает потенциал этого нового метода в селекции.
«Я думаю, что главное заключается в том, что селекционеры могут проверять большее количество образцов», — сказал Резенде, доцент кафедры садоводческих наук UF/IFAS. «Таким образом, у вас будет более широкая воронка для выявления сортов с хорошим вкусом, и в какой-то момент комиссии по дегустации сделают окончательный выбор на основе сенсорных данных. Мы ожидаем, что эти модели позволят раньше использовать вкусовые качества в качестве цели селекции и будут способствовать отбору и выпуску более ароматных сортов фруктов».
Помимо Резенде, среди других преподавателей UF/IFAS, исследовавших метод дегустации компьютерных моделей, были Клее, Муньос и Дениз Тиман, доцент-исследователь — все трое с кафедры садоводческих наук; Чарли Симс, профессор в области пищевых наук и питания человека, и Николай Близнюк, доцент кафедры сельскохозяйственной и биологической инженерии. Автором работы также является к.т.н. студент Винсент Колантонио и научный сотрудник Луис Фелипе Ферран.
Нажмите ниже, чтобы посмотреть видео, в котором Резенде объясняет это новое исследование в области искусственного интеллекта.
– Брэд Бак, Университет Флориды