NTU シンガポールの Chen Xiaodong 教授 (左) が率いる国際チームは、肉の鮮度を正確に評価するために哺乳類の鼻を模倣する人工嗅覚システムを発明しました。クレジット:NTU シンガポール
シンガポールの南洋工科大学 (NTU シンガポール) が率いる科学者チームは、哺乳類の鼻を模倣して肉の鮮度を正確に評価する人工嗅覚システムを発明しました。
「電子鼻」（e-nose）は、肉が腐敗する際に発生するガスに反応して時間の経過とともに色が変化する「バーコード」と、人工知能を搭載したスマートフォンアプリの形式のバーコード「リーダー」で構成されています（ AI）。 e-nose は、バーコード カラーの大規模なライブラリから肉の鮮度を認識して予測するようにトレーニングされています。
市販の包装された鶏肉、魚、牛肉のサンプルを熟成させてテストしたところ、チームは e-nose を強化する深い畳み込みニューラル ネットワーク AI アルゴリズムが肉の鮮度を 98.5% の精度で予測することを発見しました。比較として、研究チームは、この e-nose で使用されているバーコードのようなセンサーの応答を測定するために一般的に使用されているアルゴリズムの予測精度を評価しました。このタイプの分析では、61.7 パーセントの全体的な精度が示されました。
10 月に科学雑誌 Advanced Materials に掲載された論文で説明されている e-nose は、「賞味期限」ラベルよりも正確に、肉が消費に適しているかどうかを消費者に確認することで、食品の無駄を減らすのに役立つ可能性があると研究は述べています。 NTU シンガポールのチームは、中国の江南大学とオーストラリアのモナッシュ大学の科学者と協力しました。
NTU シンガポールが率いる科学者たちは、哺乳類の鼻を模倣して肉の鮮度を正確に評価する人工嗅覚システムを発明しました。クレジット:NTU シンガポール
共同主執筆者であり、NTU のイノベーティブ センター フォー フレキシブル デバイスの所長である Chen Xiaodong 教授は、次のように述べています。
「これらのバーコードは、消費者がまだ消費に適した製品を廃棄しないようにすることで、消費者がお金を節約するのに役立ち、環境にも役立ちます.バーコードの生分解性と非毒性の性質は、食品の鮮度を確保するために、食品サプライ チェーンのすべての部分で安全に適用できることも意味します。」
食品の鮮度をリアルタイムで監視するこの方法の特許が申請されており、チームは現在、シンガポールのアグリビジネス会社と協力して、この概念を他の種類の生鮮食品に拡張しています.
爽やかさを感じる香り
NTU の科学者とその協力者によって開発された e ノーズは、2 つの要素で構成されています。 AIを使用してバーコードの色の組み合わせを解釈するバーコード「リーダー」。 e-nose を持ち運びできるようにするために、科学者はそれを 30 秒で結果を出せるスマートフォン アプリに統合しました。
e-nose は、哺乳類の鼻の働きを模倣しています。肉の腐敗によって生成されるガスが哺乳類の鼻の受容体に結合すると、信号が生成されて脳に伝達されます。次に、脳はこれらの反応を収集し、それらをパターンに整理して、哺乳動物が肉の老化や腐敗として存在する臭いを識別できるようにします.
「電子鼻」（e-nose）は、肉が腐敗する際に発生するガスに反応して時間の経過とともに色が変化する「バーコード」と、人工知能を搭載したスマートフォンアプリの形式のバーコード「リーダー」で構成されています（ AI）。 e-nose は、バーコード カラーの大規模なライブラリから肉の鮮度を認識して予測するようにトレーニングされています。クレジット:NTU シンガポール
e-nose では、バーコードの 20 本のバーが受容体として機能します。各バーは、セルロース誘導体に埋め込まれたキトサン (天然糖) でできており、異なる種類の染料が含まれています。これらの染料は、腐敗した肉から放出されるガスと反応し、さまざまな種類と濃度のガスに応じて色を変えます。その結果、肉の状態の「香りの指紋」として機能する独特の色の組み合わせが生まれます。
たとえば、バーコードの最初のバーには、弱酸性の黄色の染料が含まれています。肉の腐敗によって生成される窒素含有化合物 (バイオアミンと呼ばれる) にさらされると、染料がこれらの化合物と反応するため、この黄色の染料は青色に変化します。肉がさらに腐敗するにつれて、バイオアミンの濃度が高くなるにつれて、色の濃さが変化します。
この研究のために、科学者は最初に、肉の鮮度を決定する国際基準を使用して分類システム (新鮮、鮮度の低い、または甘やかされて育った) を開発しました。これは、広く使用されている透明な PVC (ポリ塩化ビニル) 包装フィルムで包装され、4°C (華氏 39°) で 5 日間にわたってさまざまな間隔で保存された魚のパッケージに含まれるアンモニアと他の 2 つのバイオアミンの量を抽出して測定することによって行われます。
PVCフィルムの内側に貼られたバーコードで、魚に触れることなく魚のパッケージの鮮度を同時に監視しました。これらのバーコードの画像は、5 日間にわたってさまざまな間隔で撮影されました。
E-nose は 98.5% の総合精度を達成
次に、深層畳み込みニューラル ネットワークとして知られる AI アルゴリズムの一種が、さまざまなバーコードの画像を使用してトレーニングされ、新鮮さの各カテゴリに対応する香りのフィンガープリントのパターンが特定されました。
e-nose の予測精度を測定するために、NTU の科学者は、パッケージ フィルムにバーコードを貼り付けて 25°C (華氏 77°) で保存した市販の鶏肉、魚、牛肉の鮮度を監視しました。 6 つの肉のパッケージからのバーコードの 4,000 を超える画像が、異なる肉のパッケージを開かずに、48 時間にわたってさまざまな時間間隔で撮影されました。
研究チームはまず、残りの画像でシステムの精度をテストする前に、3,475 のバーコード画像でキャプチャされた香りの指紋の中からパターンを選択するようにシステムをトレーニングしました。
その結果、全体で 98.5% の精度が明らかになりました。腐敗した肉の識別では 100% の精度、新鮮な肉とあまり新鮮でない肉では 96 ～ 99% の精度です。
比較として、研究チームは各鮮度カテゴリから 20 個のバーコード画像をランダムに選択し、ユークリッド距離分析の予測精度を評価しました。これは、この e-nose で使用されているバーコードのようなセンサーの応答を測定するために一般的に使用されている方法です。この分析では、61.7 パーセントの全体的な精度が示されました。
NTU の材料科学および工学の学長主席教授であるチェン教授は、次のように述べています。堅牢なセンサー セットアップと、匂いの指紋を正確に予測できるデータ分析方法の両方を備えたシステムが必要です。これが、e-nose が提供するものです。
「その非破壊的で自動化されたリアルタイムの監視機能は、他の種類の腐りやすい食品が新鮮さを失うときに放出するガスの種類を認識するためにも使用でき、食品の品質管理に広く適用可能な新しいプラットフォームを提供します。私たちは現在取り組んでいます。」
参考文献:「測色バーコードの組み合わせ論と深い畳み込みニューラル ネットワークに基づくポータブル食品鮮度予測プラットフォーム」Lingling Guo、Ting Wang、Ting Wang、Zhonghua Wu、Jianwu Wang、Ming Wang、Zequn Cui、Shaobo Ji、Jianfei Cai、Chuanlai Xu、Xiaodong Chen 著、2020 年 10 月 1 日、Advanced Materials .
DOI:10.1002/adma.202004805
