Новая технология быстро измеряет антиоксиданты в кленовом сиропе

Исследователи из Университета Макгилла разработали экологически эффективную и удобную технологию для быстрого измерения содержания антиоксидантов в кленовом сиропе. Этот инновационный метод способствует повышению прозрачности в отношении одного из аспектов пищевой ценности сиропа, связанного со здоровьем, и позволяет проводить проверку качества на месте без дорогостоящих лабораторных анализов.

Новая технология предлагает практическое решение как для производителей, так и для потребителей. Производители могут оценивать содержание антиоксидантов в кленовом сиропе на месте, что повышает прозрачность и контроль качества.

Эти оценки можно сообщать покупателям, позволяя им принимать решения на основе уровня антиоксидантов в сиропе. Антиоксиданты могут быть полезны для снижения рисков для здоровья, поскольку они нейтрализуют некоторые свободные радикалы, образующиеся в организме человека, и уменьшают ущерб, вызванный окислением.

Исследование «Rapid determination of total phenolic content and antioxidant capacity of maple syrup using Raman spectroscopy and deep learning» опубликовано в Food Chemistry.

Исследователи разработали простой, быстрый и точный подход, сочетающий искусственный интеллект и рамановскую спектроскопию — передовую технологию, при которой устройство освещает образец и считывает уникальный характер колебаний молекул, — чтобы определить, содержат ли кленовые сиропы различные уровни антиоксидантов. Этот метод позволяет провести полное тестирование за одну минуту, что быстрее традиционных химических анализов, которые могут занимать несколько часов или даже дней.

Традиционные методы определения антиоксидантной активности обычно трудоемки и менее экологичны, поскольку требуют сложной подготовки образцов и использования химических реагентов.

По словам исследователей, эта технология может проложить путь для тестирования содержания антиоксидантов в различных пищевых продуктах, а не только в кленовом сиропе.

Команда подтвердила, что антиоксидантную способность кленового сиропа нельзя точно оценить, основываясь только на его цвете. Они также продемонстрировали, что рамановскую спектроскопию можно эффективно использовать для оценки антиоксидантной активности сиропа.

Модели искусственного интеллекта на основе глубокого обучения продемонстрировали высокую точность в прогнозировании антиоксидантного профиля.

Этот метод позволяет проводить оценку антиоксидантного профиля кленового сиропа в реальном времени в полевых условиях.

Разработка этой технологии особенно актуальна для пищевой промышленности, где растет спрос на прозрачность и информацию, связанную со здоровьем. Метод предлагает эффективное решение для проверки качества кленового сиропа, помогая как мелким производителям, так и крупным компаниям оценивать уровень антиоксидантов в своей продукции.