Компьютер қызанақтың немесе көкжидектің «дәмін тата алады» ма? Нақты емес, бірақ ол ғалымдарға бұл жемістердегі қай ұшпа заттардың дәмді ететінін айта алады, дейді Флорида университетінің зерттеушілері.
Флорида университетінің Азық-түлік және ауылшаруашылық ғылымдары институтының (UF/IFAS) селекционер және генетик Марсио Резенде зерттеушілерге қандай химиялық қосылыстар, яғни ұшқыш заттар, қанттар, қышқылдар және басқа да химиялық қосылыстар – жемістердің ең жақсы дәмін береді.
Жеміс немесе көкөніс өсіруге тұрарлық екенін білу үшін ғалымдар егіннің дәмі мен иісі үшін сынама алады, егістіктерді аралап, өнімді жеке тереді.
Бұл процестер логистикалық мәселелерді тудыруы мүмкін, деді Гарри Кли, UF/IFAS бау-бақша ғылымдарының профессоры және бірлескен авторы. жаңа зерттеу Бұл компьютерлік модельдер жеміс дәмін өлшеу үшін ұшпа заттарды қалай пайдалана алатынын қарастырады.
«Шығындар мен логистикалық шектеулерге байланысты селекционерлер өз бағдарламаларында әдетте тұтынушы панельдерін пайдаланбайды», - деді Кли. «Әлеуетті тұтынушылардың әртүрлі жиынтығын қамтитын үлкен тұтынушы панелін пайдалану идеалды болар еді. Біз жасы мен этникалық тобын қамтитын 100 адамды пайдаланамыз. Бұл тәсіл сатып алушылар популяциясын әлдеқайда жақсы көрсетеді».
Көптеген жылдар бойы өсімдік селекционерлері мен генетиктері фермерлерге жоғары өнім алуға көмектесті, өйткені дәм сияқты тұтынушыға бағытталған белгілерді өлшеу қиынырақ. Алайда, жоғары өнімділік өндірушілерге қазіргі заманғы сұранысқа ие нарықтарда бәсекелесу үшін жеткіліксіз, деді UF/IFAS бау-бақша ғылымдарының доценті, көкжидек өсіру бағдарламасына жауапты Патрисио Муньоз.
Өндірушілер жақсы дәмі бар сорттарды қоспаса, олардың жемістері жақсы бағаға сатылмауы немесе мүлде сатылмауы мүмкін екенін біледі, деді Муноз. Осы әдістердің көмегімен ғалымдар өндірушілерге бәсекеге қабілетті болып қалуға және тұтынушыларға өз өнімдерімен жақсы тәжірибе алуға көмектесуге үміттенеді.
Осы үлгілерді пайдалана отырып, өсіру бағдарламасы көптеген жемістер мен көкөністер сорттары үшін дәм рейтингтерін бағалай алады. Бұл процесс бұрын ғалымдар да, тұтынушы панельдері де бір уақытта өте көп сорттарды сынай алмайтындығымен шектелді.
Резенде көкжидек пен қызанақтағы ұшпа заттардан статистикалық модельге деректерді алу жолдарын көрсететін жаңа зерттеуді басқарды. Зерттеу нәтижелері қазір осы екі жеміспен шектелген, бірақ кейінірек UF/IFAS зерттеушілері әзірлеген басқа дақылдарға кеңейтілетін болады.
Жаңа зерттеуді жүргізу үшін UF/IFAS зерттеушілері соңғы онжылдықтағы қызанақ пен көкжидек өсіру бағдарламасының деректерін пайдаланды.
Олар тұтынушылар панельдеріне қызанақ пен көкжидек сорттарының алуан жиынтығын берді Гейнсвиллдегі UF сенсорлық зертханасы. Содан кейін ғалымдар «ұнату», тәттілік, қышқылдық, дәм қарқындылығы және умами сияқты дәм атрибуттары бойынша рейтингтер жинады.
UF/IFAS зерттеушілері тұтынушыға дәмнің қаншалықты ұнайтынын көрсететін ұпайлар ауқымын сынады. Анықталғандай, ұшпа заттар «ұнату» ұпайларының 56% дейін түсіндірді, бұл ұшпа заттардың тұтынушыларға жемісті қаншалықты ұнататынын анықтауда маңызды екенін дәлелдейді. Ұшқыш заттар жеміс дәмінің маңыздылығын анықтауда және бағалауда да маңызды, деді Резенде.
Сонымен қатар, зерттеушілер машиналық оқыту тәсілдері әдетте метаболомикалық таңдау деп аталатын тұтынушылардың дәмдік талғамдарының ең жақсы болжаушылары екенін көрсетті. Метаболикалық іріктеудің дәлдігі оның орнына геномдық деректерді пайдаланатын модельдерден жоғары, бұл жаңа әдістің асыл тұқымды қосымшалардағы әлеуетін көрсетеді.
«Менің ойымша, басты мәселе - селекционерлер үлгілердің көбірек санын тексере алады», - деді Резенде, UF/IFAS бау-бақша ғылымдарының доценті. «Осылайша, сізде жақсы дәмді сорттарды анықтау үшін кеңірек шұңқыр болады және бір сәтте дәм сынау панелдері сенсорлық деректермен соңғы таңдауды жасайды. Біз бұл модельдер асыл тұқымды мақсат ретінде дәмді ертерек енгізуге мүмкіндік береді және дәмдірек жеміс сорттарын таңдауды және шығаруды ынталандырады деп күтеміз ».
Резендеден басқа, UF/IFAS-тың басқа профессорлық-оқытушылар құрамы дәмін анықтаудың компьютерлік үлгісі әдісін зерттеген Кли, Муньоз және бау-бақша ғылымдары кафедрасының ғылыми ассистенті Дениз Тиман болды; Чарли Симс, тамақ ғылымы және адамның тамақтануы профессоры және Николай Близнюк, ауыл шаруашылығы және биологиялық инженерия бойынша доцент. Жұмыстың бірінші авторы да ф.ғ.к. студент Винсент Колантонио және ғылыми көмекші ғалым Луис Фелипе Феррао.
Resende осы жаңа AI зерттеуін түсіндіретін бейнені көру үшін төменде басыңыз.
- Брэд Бак, Флорида университеті