Извлечение отдельных ингредиентов из блюда может быть увлекательной, хоть и сложной задачей, особенно за трапезой. Профессиональные шефы и специалисты по продуктам питания часто проводят годы, совершенствуя свои вкусовые палитры. Сейчас же к этому занятию может присоединиться и робот, благодаря исследователям, создавшим робота-дегустатора, который использует ИИ и электронный язык, способный выявлять малейшие различия во вкусе.
Исследовательская команда из университета Пенсильвании опубликовала научную работу, в которой описывается, как «мозг» робота с искусственным интеллектом применяет электронный язык для определения содержания воды в молоке, состава различных видов кофейных зерен и даже начальных признаков порчи в фруктовых соках, которые человек не может заметить.
Идея использования электроники для выявления компонентов в смеси не нова. Именно так измеряются параметры, такие как кислотность и температура. Однако ученые пошли дальше, применяя ИИ для имитации процессов, в которых язык, нос и мозг интерпретируют вкусовые ощущения, выходящие за рамки простого определения pH баланса. Продвинутые сенсоры, известные как графеновые полевые транзисторы, чувствительные к ионам, позволяют электронной системе сразу измерять множество сложных химических соединений, исключая необходимость использования различных датчиков, таких как термометр и индикатор кислотности.
Такие сенсоры генерируют огромный объем данных, который стандартные процессоры обрабатывают медленно, и их анализ не дает информации о том, насколько разбавлено молоко или насколько свежевыжат апельсиновый сок. Вместо этого исследователи использовали нейронную сеть, способную частично имитировать процесс обработки вкуса человеком.
После обучения ИИ влиянию различных химических соединений на сенсоры электронной системы, нейронная сеть смогла с высокой точностью, в более чем 80% случаев, определять различные виды газированных напитков и свежесть сока. Это было лишь началом: когда ученые позволили ИИ самостоятельно разрабатывать методику анализа данных, его точность возросла до 95%, практически никогда не допуская ошибок.
Сочетание возможности оценивать тонкие аспекты пищи с использованием ИИ для их интерпретации представляет собой впечатляющую симуляцию человеческого процесса восприятия вкуса. Это, к тому же, позволяет различать изменения, слишком незначительные для человеческого восприятия, например, если молоко еще не испорчено, но скоро может быть.
Тесты на чистоту и свежесть продуктов — это только часть возможностей, которые может предложить искусственная система идентификации вкусов. Вкус связан с определением химических соединений, поэтому теоретически робот-дегустатор может быть полезен не только на кухне, но и в промышленности или медицине, выявляя биомаркеры болезней или изменения в здоровье человека. Эти концепции пока находятся на ранней стадии обсуждения, но электронный язык может стать шагом в будущее.
Источник: TechRadar