Može li kompjuter "okusiti" paradajz ili borovnicu? Pa, ne baš, ali može reći naučnicima koje isparljive materije u ovim plodovima čine njihov ukus dobrim, kažu istraživači sa Univerziteta Florida.
Uzgajivač i genetičar sa Instituta za hranu i poljoprivredu Univerziteta Floride (UF/IFAS) Marcio Resende želi da stvori ono što on naziva „Poznavatelj umjetne inteligencije“, model koji govori istraživačima koja hemijska jedinjenja – to jest, isparljive tvari, šećeri, kiseline i druga hemijska jedinjenja – proizvode najbolje voćne arome.
Kako bi saznali da li je voće ili povrće vrijedno uzgoja, naučnici sami uzorkuju usjeve radi okusa i mirisa, prolazeći kroz polja i pojedinačno berući proizvode.
Ovi procesi mogu predstavljati logističke probleme, rekao je Harry Klee, profesor hortikulturnih nauka UF/IFAS-a i koautor nova studija koji razmatra kako kompjuterski modeli mogu koristiti hlapljive tvari za mjerenje okusa voća.
"Zbog troškova i logističkih ograničenja, uzgajivači obično ne koriste potrošačke panele u svojim programima", rekao je Klee. „Idealno bi bilo koristiti veliki potrošački panel koji uključuje raznolik skup potencijalnih potrošača. Koristimo 100 ljudi, različitog uzrasta i etničke pripadnosti. Ovaj pristup je mnogo reprezentativniji za populaciju kupaca.”
Godinama su uzgajivači biljaka i genetičari pomagali poljoprivrednicima da uberu veće prinose jer je teže izmjeriti osobine orijentirane na potrošača, poput okusa. Međutim, visoki prinosi nisu dovoljni da se proizvođači natječu na danas zahtjevnim tržištima, rekao je Patricio Muñoz, vanredni profesor za hortikulturu UF/IFAS-a zadužen za program oplemenjivanja borovnice.
Proizvođači znaju da ako ne uključe sorte koje imaju dobar ukus, onda se njihovo voće možda neće prodati po dobroj cijeni ili se uopće neće prodati, rekao je Muñoz. Ovim metodama, naučnici se nadaju da će pomoći proizvođačima da ostanu konkurentni, a potrošači da imaju bolje iskustvo sa svojim proizvodima.
Koristeći ove modele, program oplemenjivanja može procijeniti ocjene okusa za mnoge sorte voća i povrća. Ovaj proces je ranije bio ograničen činjenicom da ni naučnici ni paneli potrošača ne mogu testirati mnogo varijanti odjednom.
Resende je predvodio novo istraživanje koje pokazuje načine da se podaci iz hlapljivih sastojaka u borovnicama i rajčicama dobiju u statistički model. Rezultati istraživanja sada su ograničeni na ta dva voća, ali će se kasnije proširiti na druge usjeve koje razvijaju UF/IFAS istraživači.
Da bi sproveli svoju novu studiju, istraživači UF/IFAS-a koristili su podatke iz programa uzgoja paradajza i borovnice iz protekle decenije.
Ponudili su raznovrstan set sorti paradajza i borovnice potrošačkim panelima na UF senzorna laboratorija u Gainesvilleu. Naučnici su zatim prikupili ocjene o atributima okusa kao što su "sviđanje", slatkoća, kiselost, intenzitet okusa i umami.
Istraživači UF/IFAS-a testirali su raspon rezultata koji im govore koliko potrošač voli okus. Kako se ispostavilo, hlapljivi sastojci objašnjavaju do 56% ocjena "sviđa mi se", što pojačava dokaze da su hlapljive tvari važne u određivanju koliko potrošači vole voće. Hlapljive tvari su također važne u kvantificiranju i procjeni važnosti voćnog okusa, rekao je Resende.
Nadalje, istraživači su pokazali da su pristupi mašinskog učenja općenito najbolji prediktori preferencija potrošača prema ukusima, nazvani metabolomski odabir. Preciznost metaboličke selekcije je superiornija u odnosu na modele koji umjesto toga koriste genomske podatke, naglašavajući potencijal ove nove metode u aplikacijama za uzgoj.
“Mislim da je glavna stvar da uzgajivači mogu pregledati veći broj uzoraka,” rekao je Resende, docent hortikulturnih nauka UF/IFAS. „Na ovaj način imate širi lijevak za identifikaciju sorti dobrog okusa, a u jednom trenutku paneli za testiranje ukusa prave konačan odabir sa senzornim podacima. Očekujemo da će ovi modeli omogućiti raniju inkorporaciju arome kao cilja oplemenjivanja i potaknuti odabir i puštanje ukusnijih voćnih sorti.”
Pored Resendea, među ostalim fakultetima UF/IFAS-a koji su istraživali metodu kompjuterskog modela za testiranje ukusa bili su Klee, Muñoz i Denise Tieman, istraživač-docent — sve troje na odsjeku za hortikulturne nauke; Charlie Sims, profesor nauke o hrani i ishrani ljudi i Nikolay Bliznyuk, vanredni profesor poljoprivrednog i biološkog inženjerstva. Rad je također prvi autor dr. sc. student Vincent Colantonio i naučni asistent Luís Felipe Ferrão.
Kliknite ispod za video u kojem Resende objašnjava ovo novo istraživanje AI.
- Brad Buck, Univerzitet Florida