Kreditas: Tokyo Tech Uoslė yra vienas iš pagrindinių gyvūnų rūšių pojūčių . Labai svarbu rasti maisto, suvokti patrauklumą ir pajusti pavojų. Žmonės aptinka kvapus arba kvapiąsias medžiagas uoslės receptoriais, išreikštais uoslės nervų ląstelėse. Šie kvapiųjų medžiagų kvapai ant nervų ląstelių yra susiję su jų molekulinėmis savybėmis ir fizikinėmis bei cheminėmis savybėmis. Tai leidžia pritaikyti kvapus taip, kad būtų sukurtas numatytas kvapo įspūdis. Dabartiniai metodai tik prognozuoja uoslės įspūdžius pagal kvapiųjų medžiagų fizikines ir chemines savybes. Tačiau šis metodas negali numatyti jutimo duomenų, kurie yra būtini kvapams kurti.
Norėdami išspręsti šią problemą, Tokijo technologijos instituto (Tokyo Tech) mokslininkai panaudojo naujovišką atvirkštinės problemos sprendimo strategiją. . Užuot numatęs kvapą iš molekulinių duomenų, šis metodas numato molekulines savybes pagal kvapo įspūdį. Tai pasiekiama naudojant standartinius masės spektro duomenis ir mašininio mokymosi (ML) modelius.
„Naudojome mašininiu mokymusi pagrįstą kvapų nuspėjimo modelį, kurį anksčiau sukūrėme, kad gautume kvapo įspūdį. Tada mes numatė masės spektrą iš kvapo įspūdžio atvirkščiai, remdamasis anksčiau sukurtu pirminiu modeliu“, – aiškina profesorius Takamichi Nakamoto, „Tokyo Tech“ tyrimų vadovas. Išvados buvo paskelbtos PLOS ONE.
Kvapų mišinių masių spektrai gaunami tiesiškai derinant atskirų komponentų masių spektrus. Šis paprastas metodas leidžia greitai paruošti numatomus kvapų mišinių spektrus ir taip pat gali numatyti reikiamą maišymo santykį – svarbią naujo kvapo paruošimo recepto dalį.
„Pavyzdžiui, parodome, kurios molekulės suteikia obuolių skonio masės spektrą su sustiprintais „vaisių“ ir „saldžių“ įspūdžiais . Mūsų analizės metodas rodo, kad 59 arba deriniai molekulės suteikia tokį pat masės spektrą, kaip ir gautas iš nurodyto kvapo įspūdžio. Turėdami šią informaciją ir tinkamą maišymo santykį, reikalingą tam tikram įspūdžiui susidaryti, teoriškai galėtume paruošti norimą kvapą, “, – sako prof. Nakamoto.
Šis naujas šiame tyrime aprašytas metodas gali suteikti labai tikslių kvapų mišinių fizikinių ir cheminių savybių prognozes. , taip pat maišymo santykius, reikalingus joms paruošti, taip atveriant duris begalei pagal užsakymą sukurtų kvapų.
Daugiau informacijos: Daisuke Hasebe ir kt., Jutimo duomenų tyrimas, siekiant sukurti numatomą kvapo įspūdį naudojant kvapų mišinio masės spektrą, PLOS ONE (2022). DOI: .800/journal.pone.2022
Citata1371 : naujas būdas sukurti pritaikytus kvapus ir kvapus naudojant mašininį mokymąsi (2022, rugsėjo 5 d.), gautas rugsėjo 6 d. 2022 iš https://techxplore.com/news/2022-09-approach-tailored-odors-fragrances-machine.html Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
