쇠고기는 전 세계적으로 가장 인기 있는 식품 중 하나이지만 위험할 수 있습니다.
한국의 한 과학자 그룹이 새로운 방법을 개발했습니다.비교적 저렴한 광학 기술인 확산 반사 분광법(DRS)과 딥 러닝을 결합한 전략입니다. 다른 유형의 분광기와 달리 DRS는 복잡한 교정이 필요하지 않습니다. 대신, 저렴하고 쉽게 조정할 수 있는 분광계만 사용하여 샘플의 분자 구성의 일부를 정량화하는 데 사용할 수 있습니다. 새로운 방법에 대한 세부정보가 게시되었습니다. 식품 화학.
쇠고기 샘플의 신선도를 확인하려면과학자들은 DRS 측정을 사용하여 육류에서 다양한 형태의 미오글로빈의 비율을 추정했습니다. 미오글로빈과 그 유도체는 주로 육류의 색과 분해 과정에서의 변화를 담당하는 단백질입니다. 그러나 샘플 신선도의 최종 결정을 위해 DRS 측정을 미오글로빈 농도로 수동으로 변환하는 것은 매우 정확한 전략이 아니며, 여기서 딥 러닝이 시작됩니다.
컨볼 루션 신경망 (CNN)은 광범위하게사전 분류 된 데이터 세트 (훈련 데이터 세트)에서 학습하고 데이터에서 숨겨진 패턴을 찾아 새로운 입력을 분류하는 데 사용되는 AI 알고리즘입니다. CNN을 교육하기 위해 연구원들은 DRS 프로필과 함께 pH (산도)를 정기적으로 측정하여 부패 과정에서 쇠고기 샘플 78 개에 대한 데이터를 수집했습니다. 그들은 연구 결과를 미오글로빈 추정치와 결합했습니다. 결과적으로 딥 러닝 알고리즘은 사례의 약 92 %에서 쇠고기 샘플의 신선도를 몇 초 만에 정확하게 분류합니다.
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확산 반사 분광법은흡수분광법의 일종. 이를 완화 분광법이라고도 합니다. 반사는 물질에 의한 빛의 반사 또는 후방 산란이고, 투과는 빛이 물질을 통과하는 것입니다.