牛肉は世界中で最も人気のある食品の 1 つですが、危険な場合もあります。
韓国では、科学者のグループが新しいものを開発しました。これは、ディープラーニングと、比較的安価な光学技術である拡散反射分光法 (DRS) を組み合わせた戦略です。他のタイプの分光法とは異なり、DRS は複雑なキャリブレーションを必要としません。代わりに、手頃な価格で簡単に調整可能な分光計のみを使用して、サンプルの分子組成の一部を定量するために使用できます。新しい手法の詳細が公開されています 食品化学。
牛肉サンプルの鮮度を判断するには、科学者たちはDRS測定を使用して、肉中のさまざまな形態のミオグロビンの割合を推定しました。ミオグロビンとその誘導体は、主に肉の色と分解中の変化の原因となるタンパク質です。ただし、サンプルの鮮度を最終的に決定するためにDRS測定値をミオグロビン濃度に手動で変換することは、あまり正確な戦略ではありません。ここで、ディープラーニングが役立ちます。
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は広く事前に分類されたデータセット（トレーニングデータセット）から学習し、データ内の隠れたパターンを見つけて新しい入力を分類するAIアルゴリズムが使用されました。 CNNを教育するために、研究者たちは、DRSプロファイルとともにpH（酸性度）を定期的に測定することにより、腐敗プロセスにおける78の牛肉サンプルに関するデータを収集しました。彼らは調査結果をミオグロビンの推定値と組み合わせました。その結果、深層学習アルゴリズムは、約92％のケースで、牛肉サンプルの鮮度を数秒で正しく分類します。
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拡散反射分光法は吸収分光法の一種。これは、反射分光法と呼ばれることもあります。反射は材料による光の反射または後方散乱であり、透過は材料を通る光の通過です。