食品儲藏室的主食暴露在氧氣中會變質。 丹尼爾德拉霍茲/Moment
您是否曾經咬過一顆堅果或一塊巧克力，期待獲得順滑、濃鬱的味道，結果卻遇到了意想不到的、令人不快的白堊味或酸味？ 這種味道其實是酸敗，它幾乎影響了你食品儲藏室裡的每一種產品。 現在 人工智能 可以幫助科學家更精確、更有效地解決這個問題。
我們是一群化學家，研究延長食品保質期的方法，包括那些變質的食物。 我們最近 發表了一項研究 描述人工智慧工具幫助保持油脂樣本更長時間新鮮的優勢。 由於油脂是許多食品類型的常見成分，包括薯片、巧克力和堅果，因此研究的結果可以廣泛應用，甚至影響其他領域，包括化妝品和藥品。
酸敗和抗氧化劑
食物變臭 當它暴露在空氣中一段時間時，這個過程稱為氧化。 其實常見的成分很多，但是 尤其是脂質，即脂肪和油，與氧氣發生反應。 熱量或紫外線的存在可以加速這一過程。
氧化導致較小分子的形成，例如 酮類, 醛 和 脂肪酸 使腐臭食品具有特有的、強烈的金屬氣味。 反覆食用腐臭食物 會威脅你的健康.
幸運的是，大自然和食品工業都有一個很好的防止酸敗的屏障—抗氧化劑。 食物因氧化過程而變酸。
抗氧化劑 包括多種天然分子，如維生素 C，以及能夠保護食物免受氧化的合成分子。
雖然有 抗氧化劑發揮作用的幾種方式總體而言，它們可以中和許多導致酸敗的過程，並更長時間地保留食物的風味和營養價值。 大多數情況下，顧客甚至不知道他們正在消耗添加的抗氧化劑，因為食品製造商通常在製備過程中少量添加它們。
但您不能只是在食物上撒一些維生素 C 就指望看到防腐效果。 研究者必須謹慎選擇 一組特定的抗氧化劑 並精確計算每一項的數量。
結合抗氧化劑並不總是能增強其效果。 事實上，在某些情況下，使用錯誤的抗氧化劑，或以錯誤的比例混合它們，會降低它們的保護作用——這就是所謂的抗氧化劑。 對抗。 找出哪些組合適用於哪些類型的食物需要進行多次實驗，這些實驗非常耗時，需要專業人員，並且會增加食物的整體成本。
探索所有可能的組合需要大量的時間和資源，因此研究人員只能使用幾種只能提供一定程度的防止酸敗保護的混合物。 這就是人工智慧發揮作用的地方。
人工智慧的用途
你可能見過 ChatGPT 等 AI 工具 在新聞中或自己玩弄它們。 這些類型的系統可以 取得大量數據 並識別模式，然後產生對使用者有用的輸出。 人工智慧工具改變了科學家進行研究的方式。
身為化學家，我們想教導人工智慧工具如何尋找新的抗氧化劑組合。 為此，我們選擇了一種能夠與 文字表示，它們是描述每種抗氧化劑化學結構的書面代碼。 首先，我們向人工智慧提供了大約一百萬個化學反應的列表，並向程式教授了一些簡單的化學概念，例如如何識別分子的重要特徵。
一旦機器能夠識別一般的化學模式，例如某些分子如何相互反應，我們就透過教它一些更先進的化學來微調。 在這一步驟中，我們的團隊使用了研究文獻中先前描述的近 1,100 種混合物的資料庫。
此時，人工智慧可以在一秒鐘內預測組合任兩種或三種抗氧化劑的效果。 其預測在 90% 的情況下與文獻中描述的效果一致。
但這些預測與我們團隊在實驗室進行的實驗並不完全一致。 事實上，我們發現我們的人工智慧只能正確預測我們用真正的豬油進行的少數氧化實驗，這表明將結果從電腦傳輸到實驗室的複雜性。
精煉和增強
幸運的是，人工智慧模型並不是具有預先定義是和否路徑的靜態工具。 他們是 動態學習者，因此我們的研究團隊可以繼續為模型提供新數據，直到它增強其預測能力並能夠準確預測每種抗氧化劑組合的效果。 模型獲得的數據越多，它就越準確，就像人類透過學習成長一樣。
我們發現，添加來自實驗室的大約 200 個範例使 AI 能夠學習足夠的化學知識來預測我們團隊進行的實驗的結果，預測值和實際值之間只有細微的差異。
像我們這樣的模型可能能夠幫助科學家開發更好的方法來保存食物，為他們正在研究的特定食物提出最佳的抗氧化劑組合，有點像有一個非常聰明的助手。
該計畫目前正在探索更有效的方法來訓練人工智慧模型，並尋找進一步提高其預測能力的方法。
卡洛斯·D·加西亞，化學教授， 克萊姆森大學 和 盧卡斯·德·布里托·艾爾斯，化學博士生， 克萊姆森大學
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