Kas arvuti võib "maitseda" tomatit või mustikat? Noh, mitte täpselt, kuid see võib teadlastele öelda, millised lenduvad ained nendes puuviljades maitsevad, väidavad Florida ülikooli teadlased.
Florida Ülikooli Toidu- ja Põllumajandusteaduste Instituudi (UF/IFAS) aretaja ja geneetik Marcio Resende soovib luua nn tehisintellekti tundjaks – mudeli, mis annab teadlastele teada, millised keemilised ühendid – st lenduvad ained, suhkrud, happed ja muud keemilised ühendid – toodavad parimaid puuviljamaitseid.
Et teada saada, kas puu- või köögivili on aretamist väärt, proovivad teadlased ise saaki maitse ja lõhna saamiseks, käivad läbi põldude ja korjavad saaki ükshaaval.
Need protsessid võivad tekitada logistilisi probleeme, ütles Harry Klee, UF/IFASi aiandusteaduste professor ja raamatu kaasautor. Uues uurimuses mis vaatleb, kuidas arvutimudelid saavad kasutada lenduvaid aineid puuviljamaitse mõõtmiseks.
"Kulude ja logistiliste piirangute tõttu ei kasuta kasvatajad oma programmides tavaliselt tarbijapaneele, " ütles Klee. "Ideaalne oleks kasutada suurt tarbijapaneeli, mis hõlmab erinevaid potentsiaalseid tarbijaid. Me kasutame 100 inimest, kes on erineva vanuse ja rahvusega. Selline lähenemine esindab palju rohkem ostjaid.
Aastaid aitasid taimekasvatajad ja geneetikud põllumeestel saada suuremat saaki, sest tarbijale orienteeritud omadusi, nagu maitse, on raskem mõõta. Tänapäeva nõudlikel turgudel konkureerimiseks tootjatele aga ei piisa kõrgest saagikusest, ütles mustikakasvatuse programmi eest vastutav UF/IFASi aiandusteaduste dotsent Patricio Muñoz.
Tootjad teavad, et kui nad ei sisalda hea maitsega sorte, ei pruugi nende viljad hea hinnaga müüa või üldse müüa, ütles Muñoz. Nende meetoditega loodavad teadlased aidata tootjatel konkurentsis püsida ja tarbijatel oma toodanguga paremaid kogemusi saada.
Neid mudeleid kasutades saab aretusprogramm hinnata paljude puu- ja köögiviljasortide maitseomadusi. Seda protsessi piiras varem asjaolu, et ei teadlased ega tarbijakomisjonid ei suuda väga paljusid sorte korraga testida.
Resende juhtis uut uuringut, mis näitab viise, kuidas saada andmeid mustikate ja tomatite lenduvate ainete kohta statistiliseks mudeliks. Uurimistulemused piirduvad nüüd nende kahe viljaga, kuid hiljem laiendatakse neid teistele põllukultuuridele, mida UF/IFAS-i teadlased arendavad.
Uue uuringu läbiviimiseks kasutasid UF / IFAS-i teadlased viimase kümnendi tomati- ja mustikakasvatusprogrammi andmeid.
Nad andsid tarbijapaneelidele mitmekesise tomati- ja mustikasortide komplekti UF-i sensoorne labor Gainesville'is. Seejärel kogusid teadlased hinnanguid maitseomaduste kohta, nagu "meeldimine", magusus, hapukus, maitse intensiivsus ja umami.
UF/IFAS-i teadlased katsetasid erinevaid skoore, mis näitavad, kui väga tarbijale maitse meeldib. Nagu selgub, selgitasid lenduvad ained kuni 56% "meeldimise" skooridest, mis kinnitab tõendeid selle kohta, et lenduvad ained on olulised selle määramisel, kui palju tarbijatele puuvili meeldib. Lenduvad ained on olulised ka puuviljamaitse olulisuse kvantifitseerimisel ja hindamisel, ütles Resende.
Lisaks näitasid teadlased, et masinõppe lähenemisviisid on üldiselt parimad tarbija maitse-eelistuste ennustajad, mida nimetatakse metaboolseks valikuks. Metaboolse valiku täpsus on parem kui mudelid, mis kasutavad selle asemel genoomi andmeid, rõhutades selle uue meetodi potentsiaali aretusrakendustes.
"Ma arvan, et peamine on see, et aretajad saavad sõeluda suurema hulga proove," ütles UF/IFASi aiandusteaduste dotsent Resende. “Nii on hea maitsega sortide tuvastamiseks laiem lehter ja ühel hetkel teevad maitsetestimise paneelid sensoorsete andmete põhjal lõpliku valiku. Loodame, et need mudelid võimaldavad varem lisada maitset aretuse sihtmärgiks ning soodustavad maitsvamate puuviljasortide valimist ja vabastamist.
Lisaks Resendele kuulusid teiste UF/IFAS-i teaduskondade hulka, kes uurisid maitsetestimise arvutimudeli meetodit, Klee, Muñoz ja Denise Tieman, teadus-assistent – kõik kolm aiandusteaduste osakonnas; Charlie Sims, toiduteaduse ja inimeste toitumise professor ning Nikolay Bliznyuk, põllumajanduse ja bioloogilise inseneri dotsent. Samuti on teose esmaautor Ph.D. üliõpilane Vincent Colantonio ja abiteadlane Luís Felipe Ferrão.
Klõpsake allpool, et näha videot, milles Resende seda uut AI-uuringut selgitab.
- Brad Buck, Florida ülikool