Les aliments de base du garde-manger peuvent rancir lorsqu’ils sont exposés à l’oxygène. Daniel de la Hoz/Moment
Avez-vous déjà mordu dans une noix ou un morceau de chocolat en vous attendant à un goût doux et riche, pour ensuite rencontrer une saveur crayeuse ou aigre inattendue et désagréable ? Ce goût est le rancissement en action et il affecte à peu près tous les produits de votre garde-manger. Maintenant intelligence artificielle peut aider les scientifiques à aborder ce problème de manière plus précise et plus efficace.
Nous sommes un groupe de chimistes qui étudient les moyens de prolonger la durée de vie des produits alimentaires, y compris ceux qui rancissent. Nous avons récemment publié une étude décrivant les avantages des outils d’IA pour aider à conserver la fraîcheur des échantillons d’huile et de graisse plus longtemps. Étant donné que les huiles et les graisses sont des composants courants dans de nombreux types d’aliments, notamment les chips, le chocolat et les noix, les résultats de l’étude pourraient être largement appliqués et même affecter d’autres domaines, notamment les cosmétiques et les produits pharmaceutiques.
Rancissement et antioxydants
La nourriture rancit lorsqu'il est exposé à l'air pendant un certain temps – un processus appelé oxydation. En fait, de nombreux ingrédients courants, mais surtout les lipides, qui sont des graisses et des huiles, réagissent avec l'oxygène. La présence de chaleur ou de lumière UV peut accélérer le processus.
L'oxydation conduit à la formation de molécules plus petites telles que cétones, aldéhydes ainsi que Les acides gras qui confèrent aux aliments rances un rang caractéristique, une odeur forte et métallique. Consommer à plusieurs reprises des aliments rances peut menacer votre santé.
Heureusement, la nature et l’industrie alimentaire disposent d’un excellent bouclier contre le rancissement : les antioxydants. Les aliments rancissent à cause d’un processus appelé oxydation.
Les antioxydants comprennent une large gamme de molécules naturelles, comme la vitamine C, et des molécules synthétiques capables de protéger vos aliments de l'oxydation.
Bien qu'il existe des quelques façons dont les antioxydants agissent, dans l’ensemble, ils peuvent neutraliser de nombreux processus à l’origine du rancissement et préserver plus longtemps les saveurs et la valeur nutritionnelle de vos aliments. Le plus souvent, les clients ne savent même pas qu’ils consomment des antioxydants ajoutés, car les fabricants de produits alimentaires les ajoutent généralement en petites quantités lors de la préparation.
Mais vous ne pouvez pas simplement saupoudrer un peu de vitamine C sur vos aliments et vous attendre à constater un effet conservateur. Les chercheurs doivent choisir avec soin un ensemble spécifique d'antioxydants et calculer précisément le montant de chacun.
La combinaison d'antioxydants ne renforce pas toujours leur effet. En fait, il existe des cas dans lesquels l'utilisation de mauvais antioxydants, ou leur mélange dans de mauvaises proportions, peut diminuer leur effet protecteur – c'est ce qu'on appelle antagonisme. Déterminer quelles combinaisons fonctionnent pour quels types d'aliments nécessite de nombreuses expériences, qui prennent du temps, nécessitent un personnel spécialisé et augmentent le coût global de l'aliment.
Explorer toutes les combinaisons possibles nécessiterait énormément de temps et de ressources, de sorte que les chercheurs se retrouvent confrontés à quelques mélanges qui n’offrent qu’un certain niveau de protection contre le rancissement. C'est ici que l'IA entre en jeu.
Une utilisation pour l’IA
Vous avez probablement vu Outils d'IA comme ChatGPT dans l'actualité ou joué avec eux vous-même. Ces types de systèmes peuvent prendre en compte de grands ensembles de données et identifier des modèles, puis générer un résultat qui pourrait être utile à l'utilisateur. Les outils d’IA ont changé la façon dont de nombreux scientifiques mènent des recherches.
En tant que chimistes, nous voulions apprendre à un outil d’IA comment rechercher de nouvelles combinaisons d’antioxydants. Pour cela, nous avons sélectionné un type d'IA capable de travailler avec représentations textuelles, qui sont des codes écrits décrivant la structure chimique de chaque antioxydant. Tout d’abord, nous avons alimenté notre IA avec une liste d’environ un million de réactions chimiques et enseigné au programme quelques concepts chimiques simples, comme la manière d’identifier les caractéristiques importantes des molécules.
Une fois que la machine a pu reconnaître des schémas chimiques généraux, comme la façon dont certaines molécules réagissent entre elles, nous l'avons peaufinée en lui apprenant une chimie plus avancée. Pour cette étape, notre équipe a utilisé une base de données de près de 1,100 XNUMX mélanges précédemment décrits dans la littérature de recherche.
À ce stade, l’IA pourrait prédire l’effet de la combinaison de n’importe quel ensemble de deux ou trois antioxydants en moins d’une seconde. Sa prédiction correspondait à l’effet décrit dans la littérature dans 90 % des cas.
Mais ces prédictions ne correspondaient pas tout à fait aux expériences réalisées par notre équipe en laboratoire. En fait, nous avons constaté que notre IA était capable de prédire correctement seulement quelques-unes des expériences d’oxydation que nous avons réalisées avec du vrai saindoux, ce qui montre la complexité du transfert des résultats d’un ordinateur au laboratoire.
Affiner et améliorer
Heureusement, les modèles d’IA ne sont pas des outils statiques avec des chemins prédéfinis par oui et par non. Ils sont des apprenants dynamiques, afin que notre équipe de recherche puisse continuer à alimenter le modèle en nouvelles données jusqu'à ce qu'elle affine ses capacités prédictives et puisse prédire avec précision l'effet de chaque combinaison d'antioxydants. Plus le modèle reçoit de données, plus il devient précis, un peu comme la façon dont les humains grandissent grâce à l'apprentissage.
Nous avons constaté que l’ajout d’environ 200 exemples issus du laboratoire permettait à l’IA d’apprendre suffisamment de chimie pour prédire les résultats des expériences réalisées par notre équipe, avec seulement une légère différence entre la valeur prédite et la valeur réelle.
Un modèle comme le nôtre pourrait aider les scientifiques à développer de meilleures façons de conserver les aliments en proposant les meilleures combinaisons d'antioxydants pour les aliments spécifiques avec lesquels ils travaillent, un peu comme si nous disposions d'un assistant très intelligent.
Le projet explore désormais des moyens plus efficaces d’entraîner le modèle d’IA et cherche des moyens d’améliorer encore ses capacités prédictives.
Carlos D. García, professeur de chimie, Clemson University ainsi que Lucas de Brito Ayres, doctorant en chimie, Clemson University
Cet article est republié de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lis le article original.
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