AI食品
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基于机器学习的模式识别技术鉴别掺假油和食用油混合物
今天给大家介绍一篇由Kevin Lim等人近期发表在Nature Communications上的一篇研究型文章。文章提出了一种机器学习方法来发现脂肪酸的特定组成，以区分十种不同的植物油类型及其内部的变化。作者还描述了一种有监督的端到端学习方法，该方法可以推广到任何给定混合物的油组成。
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混合计算智能算法及其在食品质量检测中的应用
今天介绍一篇由Lavika Goel等人近期发表在Artificial Intelligence Review上的论文。作者介绍了各种用于发现食物变质的图像分割技术，并开发了新颖的混合算法并进行了验证和比较，最后展望了今后的应用场景。
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系统综述人工神经网络在食品加工过程中的建模应用
今天给大家介绍一篇由G. V. S. Bhagya Raj等人合作的，于近期发表在Critical Reviews in Food Science and Nutrition的一篇综述，文章中作者系统综述了ANN在食品加工等领域的应用进展并进行了展望。
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基于数据和结构的组合建模方法筛选数据库中潜在甜味分子
今天给大家介绍一篇由Anukrati Goel等人合作的，于前段时间发表在Food Chemistry的一篇文章，文章中作者介绍了一种基于计算机驱动的方法，可以从大型天然化合物数据库中筛选出潜在的新型甜味剂。
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人体对食物的餐后反应与精准营养的潜力
今天介绍一篇由Sarah E. Berry等人前段时间发布于nature medicine的一篇文章。文中对英国（n=1002）和美国（n=100）的年轻健康成年人进行餐后代谢反应评估，并开发机器学习模型来预测人体内的甘油三酸酯（r=0.47）和血糖（r=0.77）对食物摄入的反应，这项技术有助于制定个性化的饮食策略。
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计算机分析啤酒花衍生苦味化合物及其同源苦味受体
今天给大家介绍一篇由Andreas Dunkel等人合作，于前段时间发表在Journal of Agricultural and Food Chemistry上的一篇文章，文章中作者介绍了一个基于计算机的方法来研究啤酒花衍生苦味化合物及其同源苦味受体。
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使用机器学习方法评估草莓树果实提取物在粉剂及溶剂系统中的稳定性
今天给大家介绍一篇由Astraya等人合著，于前段时间发表在Food Chemistry上的一篇研究型文章。文章中作者为了模拟酚类化合物在不同储存条件下的降解动力学，建立了3种机器学习模型。
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机器学习技术协助矿物元素分析对中国不同地区的猪肉进行产地判别
今天介绍一篇由中国肉类食品综合研究中心的Jing Qi等人发表于Food Chemistry的一篇研究型文章。作者对中国七个地区的猪肉样品进行矿物元素分析，并引入机器学习方法，得到了一个高性能的产地可追溯性模型（前馈神经网络，95.71％的整体准确率和曲线下面积接近1），证明了通过矿物元素指纹分析可追溯一个国家内不同猪肉产地的可行性。
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goFOOD：用于膳食评估的人工智能系统
作者利用深度神经网络对两个图像进行处理，实现了对食物的检测、分割和识别，以及利用3D重建算法估计食物量。作者提出的膳食评估系统goFOODTM支持319种细粒度的食品类别，并且已经在包含非标准和快餐食品的MADiMa和“Fast food”数据库中进行了验证。goFOODTM在MADiMa数据库中的表现优于经验丰富的营养师，而与“Fast food”数据库中的营养师相当。goFOODTM可为最终用户提供简单有效的膳食评估解决方案。
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机器学习揭示食品-药品和辅料-药品相互作用
今天介绍一篇由麻省理工David H. Koch整合癌症研究所、MIT-IBM Watson AI实验室、机械工程学院和哈佛医学院附属布莱根妇女医院数据，于2020年3月发表在Cell Reports上的一篇实验型文章。文章应用了机器学习的方法对GRAS和IIG化合物的未知生物活性进行了研究。研究发现维生素A棕榈酸酯和松香酸分别是P-糖蛋白和UGT2B7的抑制剂，并通过一系列的实验进行了验证确认。他们的模型可以预测常见食用化学物质的生物学效应，并对食品-药品和辅料-药品相互作用以及功能性药物制剂的开发产生了新的影响。
