Ar kompiuteris gali „paragauti“ pomidoro ar mėlynės? Na, ne tiksliai, bet jis gali pasakyti mokslininkams, kurios šiuose vaisiuose esančios lakiosios medžiagos suteikia jiems gerą skonį, teigia Floridos universiteto mokslininkai.
Floridos universiteto Maisto ir žemės ūkio mokslų instituto (UF/IFAS) selekcininkas ir genetikas Marcio Resende nori sukurti tai, ką jis vadina „Dirbtinio intelekto žinovu“ – modelį, kuris tyrėjams nurodo, kurie cheminiai junginiai – ty lakiosios medžiagos, cukrus, rūgštys ir kiti cheminiai junginiai – gamina geriausius vaisių skonius.
Kad išsiaiškintų, ar vaisius ar daržoves verta veisti, mokslininkai patys mėgina derliaus skonį ir kvapą, eidami per laukus ir rinkdami produkciją atskirai.
Šie procesai gali sukelti logistikos problemų, sakė Harry Klee, UF / IFAS sodininkystės mokslų profesorius ir vienas iš 2005 m. Naujas tyrimas kuriame nagrinėjama, kaip kompiuteriniai modeliai gali naudoti lakiąsias medžiagas vaisių skoniui matuoti.
„Dėl išlaidų ir logistinių apribojimų veisėjai savo programose paprastai nenaudoja vartotojų grupių“, - sakė Klee. „Idealu būtų naudoti didelę vartotojų grupę, apimančią įvairius potencialius vartotojus. Naudojame 100 įvairaus amžiaus ir etninės kilmės žmonių. Toks požiūris kur kas labiau reprezentuoja pirkėjų populiaciją.
Daugelį metų augalų selekcininkai ir genetikai padėjo ūkininkams nuimti didesnį derlių, nes į vartotoją orientuotas savybes, tokias kaip skonis, sunku išmatuoti. Tačiau aukšto derliaus nepakanka, kad gamintojai galėtų konkuruoti šiais laikais paklausiose rinkose, sakė Patricio Muñoz, UF/IFAS sodininkystės mokslų docentas, atsakingas už mėlynių veisimo programą.
Gamintojai žino, kad jei jie neįtrauks skanių veislių, jų vaisiai gali neparduoti už gerą kainą arba išvis neparduoti, sakė Muñozas. Šiais metodais mokslininkai tikisi padėti gamintojams išlikti konkurencingiems, o vartotojams – geresnę patirtį su savo produkcija.
Naudojant šiuos modelius, veisimo programa gali įvertinti daugelio vaisių ir daržovių veislių skonio įvertinimus. Šį procesą anksčiau ribojo tai, kad nei mokslininkai, nei vartotojų grupės negali vienu metu išbandyti labai daug veislių.
Resende vadovavo naujam tyrimui, kuris parodo būdus, kaip gauti duomenis iš mėlynių ir pomidorų lakiųjų medžiagų į statistinį modelį. Tyrimo išvados dabar apsiriboja šiais dviem vaisiais, bet vėliau bus išplėstos ir kitose kultūrose, kurias kuria UF/IFAS mokslininkai.
Naujam tyrimui atlikti UF/IFAS mokslininkai naudojo pomidorų ir mėlynių veisimo programos duomenis iš pastarojo dešimtmečio.
Vartotojų grupėms jie pateikė įvairų pomidorų ir mėlynių veislių rinkinį UF sensorinė laboratorija Geinsvilyje. Tada mokslininkai surinko įvertinimus dėl skonio savybių, tokių kaip „mėgimas“, saldumas, rūgštumas, skonio intensyvumas ir umami.
UF/IFAS mokslininkai išbandė daugybę balų, kurie parodo, kiek vartotojui patinka skonis. Kaip paaiškėjo, lakiosios medžiagos paaiškino iki 56% „patinka“ balų, o tai sustiprina įrodymus, kad lakiosios medžiagos yra svarbios nustatant, kaip vartotojai mėgsta vaisius. Lakiosios medžiagos taip pat yra svarbios kiekybiškai ir įvertinant vaisių skonio svarbą, sakė Resende.
Be to, mokslininkai parodė, kad mašininio mokymosi metodai paprastai yra geriausi vartotojų skonio pasirinkimų, vadinamų metabolominiu pasirinkimu, prognozuotojai. Metabolinės atrankos tikslumas yra pranašesnis už modelius, kuriuose naudojami genominiai duomenys, o tai pabrėžia šio naujo metodo potencialą veisimo programose.
„Manau, kad svarbiausia yra tai, kad selekcininkai gali patikrinti didesnį mėginių skaičių“, – sakė UF/IFAS sodininkystės mokslų docentas Resende. „Tokiu būdu jūs turite platesnį kanalą, skirtą identifikuoti gero skonio veisles, o vienu metu skonio tikrinimo grupės galutinai atrenka jutiminius duomenis. Tikimės, kad šie modeliai leis anksčiau įtraukti skonį kaip veisimo tikslą ir paskatins atrinkti bei išleisti kvapnesnes vaisių veisles.
Be Resende, tarp kitų UF/IFAS fakulteto, tyrusių kompiuterinio modelio skonio testavimo metodą, buvo Klee, Muñoz ir Denise Tieman, mokslinio tyrimo asistentė – visi trys iš sodininkystės mokslų skyriaus; Charlie Sims, maisto mokslo ir žmonių mitybos profesorius ir Nikolajus Bliznyukas, žemės ūkio ir biologinės inžinerijos docentas. Kūrinį taip pat pirmą kartą parašė Ph.D. studentas Vincentas Colantonio ir mokslininko asistentas Luísas Felipe Ferrão.
Spustelėkite toliau, norėdami pamatyti vaizdo įrašą, kuriame Resende paaiškina šį naują AI tyrimą.
- Bradas Buckas, Floridos universitetas