I prodotti di base della dispensa possono irrancidire se esposti all'ossigeno. Daniel de la Hoz/Momento
Hai mai addentato una noce o un pezzo di cioccolato, aspettandoti un gusto morbido e ricco, solo per incontrare un sapore gessoso o acido inaspettato e sgradevole? Quel gusto è irrancidimento in azione e colpisce praticamente ogni prodotto nella tua dispensa. Ora intelligenza artificiale può aiutare gli scienziati ad affrontare questo problema in modo più preciso ed efficiente.
Siamo un gruppo di chimici che studiano modi per prolungare la vita dei prodotti alimentari, compresi quelli che irrancidiscono. Noi di recente pubblicato uno studio descrivendo i vantaggi degli strumenti di intelligenza artificiale per aiutare a mantenere freschi più a lungo i campioni di olio e grasso. Poiché oli e grassi sono componenti comuni in molti tipi di alimenti, tra cui patatine, cioccolato e noci, i risultati dello studio potrebbero essere ampiamente applicati e influenzare anche altri settori, compresi cosmetici e prodotti farmaceutici.
Irrancidimento e antiossidanti
Il cibo irrancidisce quando viene esposto all'aria per un po', un processo chiamato ossidazione. In effetti, molti ingredienti comuni, ma soprattutto lipidi, che sono grassi e oli, reagiscono con l'ossigeno. La presenza di calore o luce UV può accelerare il processo.
L'ossidazione porta alla formazione di molecole più piccole come chetoni, aldeidi ed acidi grassi che conferiscono ai cibi rancidi un caratteristico odore rancido, forte e metallico. Consumare ripetutamente cibi rancidi può mettere a rischio la tua salute.
Fortunatamente, sia la natura che l’industria alimentare hanno un eccellente scudo contro l’irrancidimento: gli antiossidanti. Gli alimenti irrancidiscono a causa di un processo chiamato ossidazione.
Antiossidanti comprendono un'ampia gamma di molecole naturali, come la vitamina C, e molecole sintetiche in grado di proteggere il cibo dall'ossidazione.
Mentre ci sono alcuni modi in cui funzionano gli antiossidanti, nel complesso possono neutralizzare molti dei processi che causano l'irrancidimento e preservare più a lungo i sapori e il valore nutrizionale del cibo. Molto spesso, i clienti non si accorgono nemmeno che stanno consumando antiossidanti aggiunti, poiché i produttori alimentari solitamente li aggiungono in piccole quantità durante la preparazione.
Ma non puoi semplicemente cospargere un po' di vitamina C sul tuo cibo e aspettarti di vedere un effetto conservante. I ricercatori devono scegliere con attenzione un insieme specifico di antiossidanti e calcolare con precisione l'importo di ciascuno.
La combinazione di antiossidanti non sempre rafforza il loro effetto. Infatti, ci sono casi in cui l'uso di antiossidanti sbagliati, o la loro miscelazione con proporzioni errate, può diminuire il loro effetto protettivo: si tratta del cosiddetto antagonismo. Scoprire quali combinazioni funzionano per quali tipi di cibo richiede molti esperimenti, che richiedono molto tempo, personale specializzato e aumentano il costo complessivo del cibo.
Esplorare tutte le possibili combinazioni richiederebbe un’enorme quantità di tempo e risorse, quindi i ricercatori sono limitati a poche miscele che forniscono solo un certo livello di protezione contro l’irrancidimento. È qui che entra in gioco l'intelligenza artificiale.
Un utilizzo dell'intelligenza artificiale
Probabilmente hai visto Strumenti di intelligenza artificiale come ChatGPT nelle notizie o ci hai giocato tu stesso. Questi tipi di sistemi possono acquisire grandi quantità di dati e identificare modelli, quindi generare un output che potrebbe essere utile all'utente. Gli strumenti di intelligenza artificiale hanno cambiato il numero di scienziati che conducono ricerche.
Come chimici, volevamo insegnare a uno strumento di intelligenza artificiale come cercare nuove combinazioni di antiossidanti. Per questo, abbiamo selezionato un tipo di IA in grado di funzionare rappresentazioni testuali, che sono codici scritti che descrivono la struttura chimica di ciascun antiossidante. Innanzitutto, abbiamo fornito alla nostra intelligenza artificiale un elenco di circa un milione di reazioni chimiche e insegnato al programma alcuni semplici concetti di chimica, come come identificare caratteristiche importanti delle molecole.
Una volta che la macchina ha potuto riconoscere modelli chimici generali, come il modo in cui determinate molecole reagiscono tra loro, l'abbiamo perfezionata insegnandole una chimica più avanzata. Per questa fase, il nostro team ha utilizzato un database di quasi 1,100 miscele precedentemente descritte nella letteratura di ricerca.
A questo punto, l’intelligenza artificiale potrebbe prevedere l’effetto della combinazione di un qualsiasi set di due o tre antiossidanti in meno di un secondo. La sua previsione era in linea con l’effetto descritto in letteratura nel 90% dei casi.
Ma queste previsioni non erano del tutto in linea con gli esperimenti eseguiti dal nostro team in laboratorio. In effetti, abbiamo scoperto che la nostra intelligenza artificiale era in grado di prevedere correttamente solo alcuni degli esperimenti di ossidazione che abbiamo eseguito con il vero strutto, il che mostra la complessità del trasferimento dei risultati da un computer al laboratorio.
Affinare e valorizzare
Fortunatamente, i modelli di intelligenza artificiale non sono strumenti statici con percorsi sì e no predefiniti. Loro sono studenti dinamici, in modo che il nostro team di ricerca possa continuare ad alimentare il modello con nuovi dati finché non ne affina le capacità predittive e può prevedere con precisione l'effetto di ciascuna combinazione di antiossidanti. Più dati ottiene il modello, più accurato diventa, proprio come il modo in cui gli esseri umani crescono attraverso l’apprendimento.
Abbiamo scoperto che l’aggiunta di circa 200 esempi dal laboratorio ha consentito all’IA di apprendere abbastanza chimica per prevedere i risultati degli esperimenti eseguiti dal nostro team, con solo una leggera differenza tra il valore previsto e quello reale.
Un modello come il nostro potrebbe essere in grado di aiutare gli scienziati a sviluppare modi migliori per conservare il cibo trovando le migliori combinazioni di antiossidanti per gli alimenti specifici con cui stanno lavorando, un po' come avere un assistente molto intelligente.
Il progetto sta ora esplorando modi più efficaci per addestrare il modello di intelligenza artificiale e cercando modi per migliorare ulteriormente le sue capacità predittive.
Carlos D. Garcia, Professore di Chimica, Clemson University ed Lucas de Brito Ayres, Dottorando in Chimica, Clemson University
Questo articolo è ripubblicato da The Conversation sotto una licenza Creative Commons. Leggi il articolo originale.
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