Может ли ИИ улучшить растительное мясо? Использование механических испытаний и машинного обучения для имитации сенсорного опыта
Сокращение доли животного белка в рационе может сэкономить ресурсы и снизить выбросы парниковых газов. Однако убедить потребителей, любящих мясо, изменить меню — сложная задача. Рассматривая эту проблему с точки зрения механики, инженеры Стэнфорда разрабатывают новый подход к тестированию текстуры пищи, который может открыть путь к созданию растительных стейков, обманывающих даже убеждённых мясоедов.
В новой статье, опубликованной в npj Science of Food, команда продемонстрировала, что комбинация механических испытаний и машинного обучения позволяет описывать текстуру пищи с поразительным сходством с оценками дегустаторов-людей. Такой метод может ускорить разработку новых и лучших растительных аналогов мяса. Команда также обнаружила, что некоторые растительные продукты уже точно воспроизводят текстуру мяса, которое они имитируют.
«Мы были удивлены, обнаружив, что современные растительные продукты могут воспроизводить весь спектр текстуры животного мяса», — сказала Эллен Куль, профессор машиностроения и старший автор исследования. Заменители мяса прошли долгий путь с тех пор, когда единственным вариантом был тофу, добавила она.
Промышленное животноводство способствует изменению климата, загрязнению, потере среды обитания и устойчивости к антибиотикам. Это бремя для планеты можно облегчить, заменив животные белки на растительные в рационе. Одно исследование показало, что растительное мясо в среднем оказывает вдвое меньшее воздействие на окружающую среду, чем животное.
Но многие мясоеды неохотно меняют привычки: только около трети американцев в одном опросе указали, что они «очень вероятно» или «чрезвычайно вероятно» купят растительные альтернативы.
«Люди любят мясо, — сказал Скайлер Сен-Пьер, аспирант кафедры машиностроения и ведущий автор статьи. — Если мы хотим убедить заядлых мясоедов, что альтернативы стоит попробовать, то чем ближе мы сможем имитировать животное мясо с помощью растительных продуктов, тем больше вероятность, что люди будут открыты для чего-то нового».
Чтобы успешно имитировать животное мясо, пищевые учёные анализируют текстуру растительных мясных продуктов. К сожалению, традиционные методы тестирования пищи не стандартизированы, а результаты редко становятся доступными науке и общественности, сказал Сен-Пьер. Это затрудняет сотрудничество учёных и создание новых рецептов альтернатив.
Новые тесты текстуры пищи
Исследование выросло из учебного проекта Сен-Пьера. В поисках доступных материалов для механических испытаний он обратился к хот-догам и тофу. Летом 2023 года к тестированию продуктов и изучению того, как инженеры описывают реакцию материалов на напряжение, нагрузку и растяжение, присоединились студенты-исследователи.
Осознав, как эта работа может помочь в разработке растительного мяса, команда Стэнфорда представила трёхмерный пищевой тест. Они испытали восемь продуктов: хот-доги (животные и растительные), сосиски (животные и растительные), индейку (животную и растительную), а также очень твёрдый и твёрдый тофу. Они помещали кусочки мяса в машину, которая растягивала, сжимала и сдвигала образцы.
«Эти три режима нагрузки представляют то, что вы делаете, когда жуёте», — сказала Куль.
Затем они использовали машинное обучение для обработки данных этих тестов: они разработали новый тип нейронной сети, которая принимает сырые данные испытаний и выдает уравнения, объясняющие свойства мяса.
Чтобы проверить, могут ли эти уравнения объяснить восприятие текстуры, команда провела опрос. Дегустаторы — которые сначала заполнили анкеты о своей открытости к новым продуктам и привязанности к мясу — пробовали образцы восьми продуктов и оценивали их по 5-балльной шкале по 12 категориям: мягкий, твёрдый, ломкий, жевательный, резиновый, вязкий, упругий, липкий, волокнистый, жирный, влажный и «похожий на мясо».
Впечатляющие хот-доги и сосиски
При механическом тестировании растительные хот-дог и сосиска вели себя очень похоже на свои животные аналоги в тестах на растяжение, сжатие и сдвиг и показали схожую жёсткость. Между тем, растительная индейка была в два раза жёстче животной, а тофу был намного мягче мясных продуктов. Примечательно, что люди-дегустаторы также оценили жёсткость хот-догов и сосисок очень похоже на механические тесты.
«Что действительно круто, так это то, что рейтинг людей был почти идентичен рейтингу машины, — сказала Куль. — Это здорово, потому что теперь мы можем использовать машину для количественного, очень воспроизводимого теста».
Результаты показывают, что новые, основанные на данных методы обещают ускорить процесс разработки вкусных растительных продуктов. «Вместо использования подхода проб и ошибок для улучшения текстуры растительного мяса мы могли бы представить использование генеративного искусственного интеллекта для научного создания рецептов растительных мясных продуктов с точно заданными свойствами», — написали авторы в статье.
Но разработка рецептов с помощью ИИ, как и другие ИИ, требует много данных. Вот почему команда делится своими данными в открытом доступе в интернете, чтобы другие исследователи могли их просматривать и дополнять. «Исторически некоторые исследователи, и особенно компании, не делятся своими данными, и это действительно большой барьер для инноваций», — сказал Сен-Пьер. Без обмена информацией и совместной работы, добавил он, «как мы вместе создадим имитацию стейка?»
Команда продолжает тестировать продукты и создавать общедоступную базу данных. Этим летом Сен-Пьер курировал студентов, тестирующих вегетарианские и мясные нарезки. Исследователи также планируют протестировать искусственно выращенные грибы, разработанные Ваю Хилл-Майни, недавно присоединившимся к Стэнфорду в качестве доцента биоинженерии. «Если у кого-то есть искусственное или растительное мясо, которое он хочет протестировать, — сказала Куль, — мы будем рады протестировать его, чтобы увидеть, как оно выглядит в сравнении».