Naha komputer tiasa "ngrasakeun" tomat atanapi buah beri biru? Nya, henteu persis, tapi éta tiasa nyarioskeun ka para ilmuwan anu volatiles dina buah-buahan ieu ngajantenkeun rasa anu saé, saur peneliti Universitas Florida.
Universitas Florida Institute of Food and Agricultural Sciences (UF / IFAS) peternak sareng ahli genetika Marcio Resende hoyong nyiptakeun naon anu anjeunna sebut "Artificial Intelligence Connoisseur," modél anu nyarioskeun ka panalungtik anu sanyawa kimia - nyaéta, volatiles, gula, asam jeung sanyawa kimia lianna - ngahasilkeun rasa buah pangalusna.
Pikeun terang naha buah atanapi sayuran patut dibudidayakeun, para ilmuwan nyéépkeun pepelakan pikeun rasa sareng bau sorangan, ngalangkungan sawah sareng metik hasil masing-masing.
Prosés ieu tiasa nampilkeun masalah logistik, saur Harry Klee, profesor élmu hortikultur UF / IFAS sareng panulis ko-panulis ulikan anyar Éta kasampak di kumaha model komputer bisa ngagunakeun volatiles pikeun ngukur rasa buah.
"Kusabab keterbatasan biaya sareng logistik, urang sunda biasana henteu nganggo panel konsumen dina programna," saur Klee. "Ideal bakal ngagunakeun panel konsumen badag anu ngawengku rupa-rupa set konsumén poténsial. Urang make 100 urang, ngawengku rentang umur jeung etnis. Pendekatan ieu langkung ngawakilan populasi pembeli. ”
Mangtaun-taun, urang sunda tutuwuhan sareng ahli genetika ngabantosan para patani panén ngahasilkeun anu langkung luhur sabab sipat anu berorientasi konsumen sapertos rasa langkung hese diukur. Nanging, hasil anu luhur henteu cekap pikeun produsén bersaing di pasar anu nungtut ayeuna, saur Patricio Muñoz, dosen ahli hortikultura UF / IFAS anu tanggung jawab program pembibitan buah beri biru.
Produser terang yén upami aranjeunna henteu kalebet variétas anu raos saé, maka buahna moal tiasa dijual kalayan harga anu saé atanapi dijual pisan, saur Muñoz. Kalayan padika ieu, para ilmuwan ngaharepkeun ngabantosan produsén tetep kompetitif sareng konsumen gaduh pangalaman anu langkung saé sareng produkna.
Ngagunakeun model ieu, program beternak bisa assess ratings rasa pikeun loba variétas buah jeung sayuran. Proses ieu sateuacana diwatesan ku kanyataan yén para ilmuwan atanapi panel konsumen henteu tiasa nguji seueur pisan variétas sakaligus.
Resende mingpin panalungtikan anyar nu nembongkeun cara pikeun meunangkeun data tina volatiles dina blueberries jeung tomat kana model statistik. Papanggihan panilitian ayeuna dugi ka dua buah éta tapi engké bakal dilegakeun ka pepelakan anu sanés ku panalungtik UF / IFAS.
Pikeun ngalaksanakeun studi anyarna, peneliti UF/IFAS ngagunakeun data program pembibitan tomat sareng buah beri biru ti dasawarsa katukang.
Aranjeunna masihan hiji set rupa-rupa tomat jeung buah beri biru variétas ka panels konsumen di UF indrawi Lab di Gainesville. Para ilmuwan teras ngumpulkeun rating ngeunaan atribut rasa sapertos "resep", rasa amis, haseum, inténsitas rasa sareng umami.
Panaliti UF / IFAS nguji rentang skor anu nyarioskeun ka aranjeunna sabaraha konsumen resep kana rasa. Salaku tétéla, volatiles dipedar nepi ka 56% tina "kawas" skor, nu reinforces bukti yen volatiles penting dina nangtukeun sabaraha pamakéna kawas buah. Volatile ogé penting dina ngitung sareng ngitung pentingna rasa buah, saur Resende.
Saterusna, peneliti némbongkeun yén pendekatan mesin-learning umumna prediktor pangalusna tina preferensi rasa konsumen, disebutna seleksi métabolik. Akurasi seleksi métabolik langkung unggul tibatan modél anu nganggo data génomik tibatan, nyorot poténsi metode anyar ieu dina aplikasi beternak.
"Kuring pikir titik utama nyaéta yén urang sunda tiasa nyaring jumlah sampel anu langkung ageung," saur Resende, asistén dosen UF / IFAS élmu hortikultura. "Ku cara ieu, anjeun gaduh corong anu langkung lega pikeun ngaidentipikasi variétas anu ngeunah, sareng dina hiji waktos, panél panguji rasa ngadamel pilihan akhir sareng data indrawi. Kami ngarepkeun yén modél-modél ieu bakal tiasa ngahijikeun rasa sateuacana salaku udagan beternak sareng nyorong pilihan sareng ngaleupaskeun variétas buah anu langkung amis.
Salian Resende, kaasup diantara fakultas UF / IFAS séjén anu nalungtik métode modél komputer tina rasa-nguji éta Klee, Muñoz jeung Denise Tieman, asisten profesor panalungtikan - tilu di jurusan élmu hortikultura; Charlie Sims, profésor élmu pangan sareng nutrisi manusa sareng Nikolay Bliznyuk, profésor gaul dina rékayasa tatanén sareng biologis. Karya ieu ogé munggaran-ditulis ku Ph.D. murid Vincent Colantonio sareng Asistén Panaliti Élmuwan Luís Felipe Ferrão.
Klik di handap pikeun video nu Resende ngécéskeun ieu panalungtikan AI anyar.
- Brad Buck, Universitas Florida