Може ли компютърът да "вкуси" домат или боровинка? Е, не точно, но може да каже на учените кои летливи вещества в тези плодове ги правят вкусни, казват изследователи от Университета на Флорида.
Развъдчикът и генетик Марсио Ресенде от Института по хранителни и селскостопански науки на Университета на Флорида (UF/IFAS) иска да създаде това, което той нарича „Познавател на изкуствения интелект“, модел, който казва на изследователите кои химични съединения – тоест летливи вещества, захари, киселини и други химични съединения – произвеждат най-добрите плодови вкусове.
За да разберат дали даден плод или зеленчук си струва да се отглеждат, учените сами вземат проби от реколтата за вкус и миризма, като преминават през полета и събират продукцията поотделно.
Тези процеси могат да представляват логистични проблеми, каза Хари Клий, професор по градинарски науки на UF/IFAS и съавтор на ново проучване който разглежда как компютърните модели могат да използват летливи вещества за измерване на вкуса на плодовете.
„Поради разходите и логистичните ограничения животновъдите обикновено не използват потребителски панели в своите програми“, каза Кли. „Идеалното би било да се използва голям потребителски панел, който включва разнообразен набор от потенциални потребители. Ние използваме 100 души, обхващащи различни възрасти и етническа принадлежност. Този подход е много по-представителен за популацията от купувачи.“
Години наред селекционерите на растения и генетиците помагаха на фермерите да събират по-високи добиви, тъй като ориентираните към потребителя характеристики като вкуса са по-трудни за измерване. Високите добиви обаче не са достатъчни, за да могат производителите да се конкурират на днешните взискателни пазари, каза Патрисио Муньос, доцент по градинарски науки на UF/IFAS, отговарящ за програмата за развъждане на боровинки.
Производителите знаят, че ако не включват сортове с добър вкус, плодовете им може да не се продават на добра цена или изобщо да се продават, каза Муньос. С тези методи учените се надяват да помогнат на производителите да останат конкурентоспособни, а потребителите да имат по-добър опит с тяхната продукция.
Използвайки тези модели, програмата за развъждане може да оцени вкусовите оценки за много сортове плодове и зеленчуци. Преди това този процес беше ограничен от факта, че нито учените, нито потребителските панели могат да тестват много разновидности наведнъж.
Резенде ръководи новото изследване, което показва начини за получаване на данни от летливите вещества в боровинките и доматите в статистически модел. Резултатите от изследването сега са ограничени до тези два плода, но по-късно ще бъдат разширени за други култури, разработвани от изследователите на UF/IFAS.
За да проведат новото си проучване, изследователите на UF/IFAS са използвали данни от програма за размножаване на домати и боровинки от последното десетилетие.
Те предоставиха разнообразен набор от сортове домати и боровинки на потребителските панели в UF сензорна лаборатория в Гейнсвил. След това учените събраха оценки за атрибутите на вкуса като „харесване“, сладост, киселост, интензивност на вкуса и умами.
Изследователите на UF/IFAS тестваха диапазона от резултати, които им казват колко много потребителят харесва даден вкус. Както се оказва, летливите вещества обясняват до 56% от оценките за „харесване“, което подсилва доказателствата, че летливите вещества са важни при определянето на това доколко потребителите харесват плодовете. Летливите вещества също са важни при количественото определяне и оценката на значението на вкуса на плодовете, каза Резенде.
Освен това изследователите показаха, че подходите на машинното обучение обикновено са най-добрият предсказател на вкусовите предпочитания на потребителите, наречени метаболомна селекция. Точността на метаболитната селекция е по-добра от моделите, които вместо това използват геномни данни, подчертавайки потенциала на този нов метод в приложенията за развъждане.
„Мисля, че основното е, че животновъдите могат да проверяват по-голям брой проби“, каза Резенде, асистент професор по градинарски науки на UF/IFAS. „По този начин имате по-широка фуния за идентифициране на сортовете с добър вкус и в един момент панелите за тестване на вкуса правят окончателен избор със сензорните данни. Очакваме, че тези модели ще позволят по-ранно включване на вкуса като цел за развъждане и ще насърчат селекцията и пускането на по-ароматни сортове плодове.
В допълнение към Resende, включени сред другите преподаватели на UF/IFAS, които изследваха метода на компютърния модел за тестване на вкуса, бяха Klee, Muñoz и Denise Tieman, асистент професор — и тримата в отдела по градинарски науки; Чарли Симс, професор по хранителни науки и хранене на хората и Николай Близнюк, доцент по селскостопанско и биологично инженерство. Работата също е първи автор на д-р. студент Винсент Колантонио и асистент изследовател Луис Фелипе Ферао.
Щракнете по-долу за видеоклип, в който Resende обяснява това ново изследване на AI.
- Брад Бък, Университет на Флорида