Una fragola più gustosa può venire da un computer. Una nuova ricerca dell'Università della Florida mostra che l'intelligenza artificiale può aiutare gli scienziati a dare più sapore alla frutta.
I panel di consumatori sono il metodo collaudato dai ricercatori dell'Università della Florida per valutare se le nuove varietà di frutta sono abbastanza buone da continuare a svilupparle per il mercato. Ma, nel mondo in evoluzione dell'IA (Intelligenza Artificiale), un computer può ora dire agli scienziati che sapore e odore hanno le fragole – e quindi, se una varietà vale più sforzi di selezione genetica.
Dopo tutto, le fragole sono un'industria da 300 milioni di dollari all'anno in Florida – e molti consumatori ne sono appassionati.
Intelligenza artificiale, panel e analisi chimiche
Vance Whitaker, un professore associato UF/IFAS di scienze orticole, ha usato un algoritmo che dà la possibilità di prevedere il sapore di una fragola, basato sulla costituzione chimica del suo frutto. Il metodo sviluppato richiede anche meno tempo rispetto ai panel di test volontari.
Whitaker ha pubblicato una nuova ricerca sulla rivista Nature Horticulture Research in cui lui e il suo team hanno usato dei panel di test del gusto e la tecnologia del computer per identificare i composti volatili che danno alle fragole il loro unico sapore così deciso.
Nel corso di sette anni, 384 consumatori sono venuti al UF Sensory Lab di Gainesville per dare il loro feedback su sapore e aroma delle varietà di fragole. Whitaker e il suo team hanno confrontato le preferenze dei consumatori con i risultati che provenivano da un algoritmo già stabilito e hanno trovato i compositi volatili nelle fragole sui quali concentrarsi per migliorarne il sapore.
Gli algoritmi di apprendimento automatico sono particolarmente utili per analizzare “grandi dati”, ha detto Whitaker. In altre parole, quando il set di dati è enorme e coinvolge un sacco di variabili contemporaneamente – in questo caso circa 100 diversi composti chimici in ogni campione di frutta e 100 valutazioni dei consumatori per ogni campione – l'apprendimento automatico raccoglie i modelli che i metodi statistici precedenti non possono.
Zhen Fan, uno studente di dottorato che si sta specializzando in scienze orticole nel UF/IFAS College of Agricultural and Life Sciences – che lavora sotto la supervisione di Whitaker – ha condotto l'analisi AI per lo studio. “Alcuni volatili sono più importanti di altri“, ha detto Whitaker, un membro di facoltà presso l'UF/IFAS Gulf Coast Research and Education Center. “Sapere questo ci permette di concentrarci su alcuni obiettivi di breeding ad alto impatto. In altre parole, ora sappiamo quali composti volatili vogliamo aumentare nella selezione per ottenere un sapore migliore”.
Per fare l'analisi, sono necessarie le valutazioni sensoriali e i dati chimici sulla stessa varietà di fragola, ha detto Whitaker. Inoltre, campioni di fragole dello stesso lotto di frutta sono stati inviati contemporaneamente al laboratorio per i panel di degustazione e le analisi chimiche. I volontari e il computer hanno dato valutazioni per varie varietà di fragole allevate da UF/IFAS, tra cui Sensation ®, ‘Florida Radiance e ‘Florida Beauty'.
L'algoritmo usa queste serie di dati e le confronta. Gli scienziati hanno scoperto che se possono misurare gli zuccheri, gli acidi e i volatili in ogni fragola, possono prevedere con un alto grado di certezza il suo sapore.
Fonte: Fruit Growers News
