計算機可以“品嚐”西紅柿或藍莓嗎? 嗯,不完全是,但它可以告訴科學家這些水果中的哪些揮發物使它們味道很好,佛羅里達大學的研究人員說。
佛羅里達大學食品與農業科學研究所 (UF/IFAS) 育種家和遺傳學家 Marcio Resende 希望創建他所謂的“人工智能鑑賞家”,該模型可以告訴研究人員哪些化合物——也就是說,揮發物、糖、酸和其他化合物——產生最好的水果風味。
為了確定一種水果或蔬菜是否值得培育,科學家們親自對農作物進行取樣,以品嚐和聞到它們的味道,他們遍歷田地,逐個採摘農產品。
UF/IFAS 園藝科學教授、 新的研究 它著眼於計算機模型如何使用揮發物來測量水果的味道。
“由於成本和後勤限制,育種者通常不會在他們的項目中使用消費者面板,”克利說。 “理想的情況是使用一個包含各種潛在消費者的大型消費者小組。 我們使用 100 人,跨越不同的年齡和種族。 這種方法更能代表購物者群體。”
多年來,植物育種家和遺傳學家幫助農民獲得更高的產量,因為風味等以消費者為導向的特徵更難衡量。 然而,負責藍莓育種項目的 UF/IFAS 園藝科學副教授 Patricio Muñoz 說,高產量不足以讓生產者在當今要求苛刻的市場中競爭。
生產商知道,如果他們不包括味道好的品種,那麼他們的水果可能賣不出好價或根本賣不出去,Muñoz 說。 通過這些方法,科學家們希望幫助生產者保持競爭力,並讓消費者對他們的產品有更好的體驗。
使用這些模型,育種計劃可以評估許多水果和蔬菜品種的風味等級。 這個過程以前受到科學家和消費者小組都不能同時測試很多品種的事實的限制。
Resende 領導了一項新研究,該研究展示了將藍莓和西紅柿中揮發性物質的數據轉化為統計模型的方法。 研究結果現在僅限於這兩種水果,但隨後將擴展到 UF/IFAS 研究人員開發的其他作物。
為了進行他們的新研究,UF/IFAS 研究人員使用了過去十年的番茄和藍莓育種計劃數據。
他們在展會上向消費者小組提供了多種番茄和藍莓品種 蓋恩斯維爾的 UF 感官實驗室. 然後,科學家們收集了對風味屬性的評分,例如“喜歡”、甜味、酸味、風味強度和鮮味。
UF/IFAS 研究人員測試了表明消費者對某種口味的喜愛程度的分數範圍。 事實證明,揮發物解釋了高達 56% 的“喜歡”分數,這進一步證明揮發物在決定消費者對水果的喜愛程度方面起著重要作用。 Resende 說,揮發物在量化和估計水果風味的重要性方面也很重要。
此外,研究人員表明,機器學習方法通常是消費者口味偏好的最佳預測指標,稱為代謝組學選擇。 代謝選擇的準確性優於使用基因組數據的模型,突出了這種新方法在育種應用中的潛力。
UF/IFAS 園藝科學助理教授 Resende 說:“我認為主要的一點是育種者可以篩選更多的樣本。” “這樣,你就有了一個更廣泛的渠道來識別美味的品種,並且在某一時刻,味覺測試小組會根據感官數據做出最終選擇。 我們希望這些模型能夠更早地將風味作為育種目標,並鼓勵選擇和發布更具風味的水果品種。”
除了 Resende 之外,UF/IFAS 的其他研究味覺測試計算機模型方法的教員還包括 Klee、Muñoz 和研究助理教授 Denise Tieman——這三人都在園藝科學系; 食品科學和人類營養學教授查理西姆斯和農業和生物工程副教授尼古拉布利茲紐克。 該作品也是博士第一作者。 學生 Vincent Colantonio 和研究助理科學家 Luís Felipe Ferrão。
單擊下面的視頻,Resende 在其中解釋了這項新的 AI 研究。
- 佛羅里達大學布拉德·巴克(Brad Buck)