食品储藏室的主食暴露在氧气中会变质。 丹尼尔·德拉霍兹/Moment
您是否曾经咬过一颗坚果或一块巧克力，期待获得顺滑、浓郁的味道，结果却遇到了意想不到的、令人不快的白垩味或酸味？ 这种味道实际上是酸败，它几乎影响了你食品储藏室里的每一种产品。 现在 人工智能 可以帮助科学家更精确、更有效地解决这个问题。
我们是一群化学家，研究延长食品保质期的方法，包括那些变质的食品。 我们最近 发表的一项研究 描述人工智能工具帮助保持油脂样品更长时间新鲜的优势。 由于油脂是许多食品类型的常见成分，包括薯片、巧克力和坚果，因此该研究的结果可以广泛应用，甚至影响其他领域，包括化妆品和药品。
酸败和抗氧化剂
食物变臭 当它暴露在空气中一段时间时，这个过程称为氧化。 其实常见的成分很多，但是 尤其是脂质，即脂肪和油，与氧气发生反应。 热量或紫外线的存在可以加速这一过程。
氧化导致较小分子的形成，例如 酮类, 醛类 和 脂肪酸 使腐臭食品具有特有的、强烈的金属气味。 反复食用腐臭食物 会威胁你的健康.
幸运的是，大自然和食品工业都有一个很好的防止酸败的屏障——抗氧化剂。 食物因氧化过程而变酸。
抗氧化 包括多种天然分子，如维生素 C，以及能够保护食物免受氧化的合成分子。
虽然有 抗氧化剂发挥作用的几种方式总体而言，它们可以中和许多导致酸败的过程，并更长时间地保留食物的风味和营养价值。 大多数情况下，顾客甚至不知道他们正在消耗添加的抗氧化剂，因为食品制造商通常在制备过程中少量添加它们。
但您不能只是在食物上撒一些维生素 C 就指望看到防腐效果。 研究人员必须谨慎选择 一组特定的抗氧化剂 并精确计算每一项的数量。
结合抗氧化剂并不总是能增强其效果。 事实上，在某些情况下，使用错误的抗氧化剂，或以错误的比例混合它们，会降低它们的保护作用——这就是所谓的抗氧化剂。 对抗。 找出哪些组合适用于哪些类型的食物需要进行多次实验，这些实验非常耗时，需要专业人员，并且会增加食物的总体成本。
探索所有可能的组合需要大量的时间和资源，因此研究人员只能使用几种只能提供一定程度的防止酸败保护的混合物。 这就是人工智能发挥作用的地方。
人工智能的用途
你可能见过 ChatGPT 等 AI 工具 在新闻中或自己玩弄它们。 这些类型的系统可以 获取大量数据 并识别模式，然后生成对用户有用的输出。 人工智能工具改变了科学家进行研究的方式。
作为化学家，我们想教人工智能工具如何寻找新的抗氧化剂组合。 为此，我们选择了一种能够与 文本表征，它们是描述每种抗氧化剂化学结构的书面代码。 首先，我们向人工智能提供了大约一百万个化学反应的列表，并向程序教授了一些简单的化学概念，例如如何识别分子的重要特征。
一旦机器能够识别一般的化学模式，比如某些分子如何相互反应，我们就通过教它一些更先进的化学来对其进行微调。 在这一步中，我们的团队使用了研究文献中先前描述的近 1,100 种混合物的数据库。
此时，人工智能可以在一秒钟内预测组合任意两种或三种抗氧化剂的效果。 其预测在 90% 的情况下与文献中描述的效果一致。
但这些预测与我们团队在实验室进行的实验并不完全一致。 事实上，我们发现我们的人工智能只能正确预测我们用真正的猪油进行的少数氧化实验，这表明将结果从计算机传输到实验室的复杂性。
精炼和增强
幸运的是，人工智能模型并不是具有预定义是和否路径的静态工具。 他们是 动态学习者，因此我们的研究团队可以继续为模型提供新数据，直到它增强其预测能力并能够准确预测每种抗氧化剂组合的效果。 模型获得的数据越多，它就越准确，就像人类通过学习成长一样。
我们发现，添加来自实验室的大约 200 个示例使 AI 能够学习足够的化学知识来预测我们团队进行的实验的结果，预测值和实际值之间只有细微的差异。
像我们这样的模型可能能够帮助科学家开发更好的方法来保存食物，为他们正在研究的特定食物提出最佳的抗氧化剂组合，有点像有一个非常聪明的助手。
该项目目前正在探索更有效的方法来训练人工智能模型，并寻找进一步提高其预测能力的方法。
卡洛斯·D·加西亚，化学教授， 克莱姆森大学 和 卢卡斯·德·布里托·艾尔斯，化学博士生， 克莱姆森大学
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