人工智能传感:从质量控制的角度来看,茶叶灌注的有效风味蓝图
Andrea Caratti1, Angelica Fina1, Fulvia Trapani1
1Dipartimento di Scienza a Tecnologia del Farmaco, Università degli Studi di Torino, 10125 Turin, Italy.
Molecules (Basel, Switzerland)
|February 10, 2024
概括
这项研究引入了一种人工智能工具,使用传感学客观分析黑茶的香味和味道. 这种人工智能系统通过量化关键感官标记器来帮助质量控制,确保一致的风味配置文件.
科学领域:
- 食品科学与技术 食品科学与技术
- 分析化学 分析化学
- 感官科学 感官科学
背景情况:
- 茶叶注入是全球流行的饮料,其风味特征对消费者接受和行业标准至关重要.
- 需要客观的方法来量化感官属性,以支持工业质量控制和减少对人类感官面板的依赖.
- 感觉学,即对感觉性质的研究,为了解和量化风味和芳香化合物提供了一个框架.
研究的目的:
- 利用人工智能 (AI) 开发一个综合的分析策略,以对黑茶香味和味道进行客观的蓝图设计.
- 通过成熟的分析技术,验证和量化关键的香味和味道标记物.
- 创建一个基于传感学的专家系统,能够预测茶叶的感觉特征以进行质量控制.
主要方法:
- 采用了一种综合分析策略,将气体染色学-质谱学 (GC-MS) 结合起来,用于气味量化和液体染色学-UV/二极管阵列检测 (LC-UV/DAD) 用于味道标记.
- 采用溶液中固态微提取取样采用标准添加量化十三种关键香味.
- 应用了对十九个关键味道和质量标记物的外部标准校准,分析了七种不同的高品质黑茶.
主要成果:
- 在广泛的动态度范围内,成功量化了13个关键的芳香化合物和19个关键的味道和质量标志物.
- 证明了能够区分和描述来自不同地理来源的茶叶的感觉形状的能力.
- 开发了一个基于传感学的人工智能专家系统,能够预测茶的感官属性.
结论:
- 开发的人工智能驱动的分析策略有效地绘制了黑茶香味和味道的蓝图,作为客观的质量控制工具.
- 这种方法提供了一种可靠的,高通量工业质量评估方法,无需人类感官面板干预.
- 人工智能系统作为"嗅觉和品味机器",增强茶叶行业的一致性和质量保证.
