Может ли ИИ сделать вкус растительного мяса похожим на настоящее?

Инженеры из Стэнфорда используют механическое тестирование и искусственный интеллект для улучшения текстуры растительного мяса, что, возможно, ускорит разработку реалистичных альтернатив.

Команда под руководством профессора Эллен Куль применила механические испытания и машинное обучение для точного измерения текстуры пищи с помощью искусственного интеллекта, что, возможно, ускорит создание более реалистичных продуктов на основе растительных ингредиентов.

Опубликованное в npj Science of Food, исследование показало, что машинное обучение может воспроизводить ощущения от вкуса, которые испытывают дегустаторы, что является значительным шагом в разработке растительных продуктов питания.

Исследователи провели тестирование различных животных и растительных мясных продуктов, включая хот-доги, сосиски, индейку и тофу. Они обнаружили, что некоторые растительные продукты уже тесно имитируют текстуру животного мяса.

«Мы были удивлены обнаружить, что современные растительные продукты могут воспроизвести полный спектр текстуры животных мяс,» — сказала Кул, как сообщает Phys Org.

Способность воспроизводить эти текстуры критически важна, поскольку растительные продукты часто воспринимаются как недостаточно жесткие или жевательные по сравнению с настоящим мясом, что становится барьером для многих потребителей.

Подход Стэнфорда основан на механическом инжиниринге. Исследователи использовали метод 3D-тестирования текстуры продуктов, приложив силы тяги, толчка и сдвига к образцам мяса и тофу.

Эти тесты имитируют силы, действующие при жевании. Затем данные из этих тестов были обработаны с помощью модели машинного обучения, которая создала уравнения для описания физических свойств продуктов.

Когда команда сравнила механические результаты с оценками человеческих ощущений, они обнаружили поразительное совпадение. Например, растительные горячие собаки и колбаски показали схожие результаты с их животными аналогами в механических тестах, при этом люди оценивали их очень близко по жесткости и жевательности.

Последствия этих выводов могут быть далеко идущими.

«Вместо использования метода проб и ошибок для улучшения текстуры растительного мяса, мы можем представить использование генеративного искусственного интеллекта для научного создания рецептов растительных мясных продуктов с точно заданными свойствами», — сказала Скайлер Сент-Пьер, ведущий автор исследования, как сообщает Phys Org.

Публикуя свои данные о тестировании в интернете, команда надеется поощрить сотрудничество и ускорить инновации в отрасли растительных продуктов питания, отмечает Phys Org.

Команда исследователей продолжает расширять свою базу данных по текстуре пищевых продуктов, включая планы по тестированию новых продуктов, таких как овощные ломтики для деликатесов и мясо на основе грибов, отметили в Phys Org.

С помощью этих усилий они стремятся создать более стандартизированный и основанный на данных подход к разработке растительных альтернатив, которые однажды могут удовлетворить даже самых преданных любителей мяса.