Grundnahrungsmittel aus der Speisekammer können ranzig werden, wenn sie Sauerstoff ausgesetzt werden. Daniel de la Hoz/Moment
Haben Sie schon einmal in eine Nuss oder ein Stück Schokolade gebissen und einen weichen, reichhaltigen Geschmack erwartet, sind dann aber auf einen unerwarteten und unangenehmen kreidigen oder sauren Geschmack gestoßen? Dieser Geschmack ist Ranzigkeit in Aktion und betrifft so ziemlich jedes Produkt in Ihrer Speisekammer. Jetzt künstliche Intelligenz kann Wissenschaftlern helfen, dieses Problem präziser und effizienter anzugehen.
Wir sind eine Gruppe von Chemikern, die Möglichkeiten erforschen, die Lebensdauer von Lebensmitteln zu verlängern, auch von solchen, die ranzig werden. Wir vor kurzem eine Studie veröffentlicht, Beschreibung der Vorteile von KI-Tools, die dabei helfen, Öl- und Fettproben länger frisch zu halten. Da Öle und Fette häufige Bestandteile vieler Lebensmittel sind, darunter Chips, Schokolade und Nüsse, könnten die Ergebnisse der Studie weitreichend angewendet werden und sogar Auswirkungen auf andere Bereiche haben, darunter Kosmetika und Pharmazeutika.
Ranzigkeit und Antioxidantien
Das Essen wird ranzig wenn es eine Zeit lang der Luft ausgesetzt ist – ein Prozess, der Oxidation genannt wird. Tatsächlich viele gemeinsame Zutaten, aber vor allem Lipide, das sind Fette und Öle, reagieren mit Sauerstoff. Die Anwesenheit von Wärme oder UV-Licht kann den Prozess beschleunigen.
Oxidation führt zur Bildung kleinerer Moleküle wie z Ketone, Aldehyde und Fettsäuren die ranzigen Lebensmitteln einen charakteristischen würzigen, starken und metallischen Duft verleihen. Wiederholter Verzehr ranziger Lebensmittel kann Ihre Gesundheit gefährden.
Glücklicherweise verfügen sowohl die Natur als auch die Lebensmittelindustrie über einen hervorragenden Schutz gegen Ranzigkeit – Antioxidantien. Lebensmittel werden durch einen Prozess namens Oxidation ranzig.
Antioxidantien umfassen eine breite Palette natürlicher Moleküle wie Vitamin C und synthetische Moleküle, die Ihre Lebensmittel vor Oxidation schützen können.
Zwar gibt es einige Wirkungsweisen von AntioxidantienInsgesamt können sie viele der Prozesse, die Ranzigkeit verursachen, neutralisieren und den Geschmack und Nährwert Ihrer Lebensmittel länger bewahren. Meistens wissen Kunden nicht einmal, dass sie zusätzliche Antioxidantien zu sich nehmen, da Lebensmittelhersteller diese bei der Zubereitung normalerweise in geringen Mengen hinzufügen.
Aber Sie können nicht einfach etwas Vitamin C auf Ihr Essen streuen und eine konservierende Wirkung erwarten. Forscher müssen sorgfältig auswählen ein spezifischer Satz von Antioxidantien und berechnen Sie jeweils genau die Menge.
Die Kombination von Antioxidantien verstärkt nicht immer ihre Wirkung. Tatsächlich gibt es Fälle, in denen die Verwendung falscher Antioxidantien oder deren Mischung im falschen Verhältnis ihre Schutzwirkung verringern kann – so nennt man das Antagonismus. Um herauszufinden, welche Kombinationen für welche Arten von Lebensmitteln geeignet sind, sind viele Experimente erforderlich, die zeitaufwändig sind, Fachpersonal erfordern und die Gesamtkosten des Lebensmittels erhöhen.
Die Erforschung aller möglichen Kombinationen würde einen enormen Zeit- und Ressourcenaufwand erfordern, daher bleiben die Forscher bei einigen wenigen Mischungen, die nur einen gewissen Schutz vor Ranzigkeit bieten. Hier kommt die KI ins Spiel.
Eine Verwendung für KI
Du hast es wahrscheinlich gesehen KI-Tools wie ChatGPT in den Nachrichten oder spielte selbst damit herum. Diese Arten von Systemen können Nehmen Sie große Datenmengen auf Muster identifizieren und dann eine Ausgabe generieren, die für den Benutzer nützlich sein könnte. KI-Tools haben die Art und Weise verändert, wie viele Wissenschaftler forschen.
Als Chemiker wollten wir einem KI-Tool beibringen, wie man nach neuen Kombinationen von Antioxidantien sucht. Dafür haben wir eine Art KI ausgewählt, mit der wir arbeiten können TextdarstellungenDabei handelt es sich um geschriebene Codes, die die chemische Struktur jedes Antioxidans beschreiben. Zuerst haben wir unsere KI mit einer Liste von etwa einer Million chemischen Reaktionen gefüttert und dem Programm einige einfache Chemiekonzepte beigebracht, beispielsweise wie man wichtige Merkmale von Molekülen identifiziert.
Sobald die Maschine allgemeine chemische Muster erkennen konnte, etwa wie bestimmte Moleküle miteinander reagieren, haben wir sie verfeinert, indem wir ihr etwas fortgeschrittenere Chemie beigebracht haben. Für diesen Schritt nutzte unser Team eine Datenbank mit fast 1,100 zuvor in der Forschungsliteratur beschriebenen Mischungen.
Zu diesem Zeitpunkt konnte die KI die Wirkung der Kombination von zwei oder drei Antioxidantien in weniger als einer Sekunde vorhersagen. Seine Vorhersage stimmte in 90 % der Fälle mit dem in der Literatur beschriebenen Effekt überein.
Diese Vorhersagen stimmten jedoch nicht ganz mit den Experimenten überein, die unser Team im Labor durchgeführt hat. Tatsächlich haben wir festgestellt, dass unsere KI nur einige der Oxidationsexperimente, die wir mit echtem Schweineschmalz durchgeführt haben, korrekt vorhersagen konnte, was zeigt, wie komplex die Übertragung von Ergebnissen vom Computer ins Labor ist.
Verfeinern und verbessern
Glücklicherweise sind KI-Modelle keine statischen Werkzeuge mit vordefinierten Ja- und Nein-Pfaden. Sie sind dynamische Lernende, sodass unser Forschungsteam das Modell weiterhin mit neuen Daten versorgen kann, bis es seine Vorhersagefähigkeiten verbessert und die Wirkung jeder Antioxidantienkombination genau vorhersagen kann. Je mehr Daten das Modell erhält, desto genauer wird es, ähnlich wie Menschen durch Lernen wachsen.
Wir fanden heraus, dass die KI durch das Hinzufügen von etwa 200 Beispielen aus dem Labor genügend Chemie lernen konnte, um die Ergebnisse der von unserem Team durchgeführten Experimente vorherzusagen, wobei zwischen dem vorhergesagten und dem tatsächlichen Wert nur ein geringer Unterschied bestand.
Ein Modell wie unseres könnte Wissenschaftlern dabei helfen, bessere Methoden zur Lebensmittelkonservierung zu entwickeln, indem es die besten Antioxidantienkombinationen für die spezifischen Lebensmittel entwickelt, mit denen sie arbeiten, so als hätte man einen sehr cleveren Assistenten.
Das Projekt erforscht nun effektivere Möglichkeiten zum Trainieren des KI-Modells und sucht nach Möglichkeiten, seine Vorhersagefähigkeiten weiter zu verbessern.
Carlos D. Garcia, Professor für Chemie, Clemson Universität und Lucas de Brito Ayres, Doktorand in Chemie, Clemson Universität
Dieser Artikel wird erneut veröffentlicht Das Gespräch unter einer Creative Commons-Lizenz. Lies das Original Artikel.
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