पेंट्री स्टेपल ऑक्सीजन के संपर्क में आने पर खराब हो सकते हैं। डैनियल डे ला होज़/मोमेंट
क्या आपने कभी सुपाच्य, समृद्ध स्वाद की उम्मीद में अखरोट या चॉकलेट का एक टुकड़ा खाया है, लेकिन आपको एक अप्रत्याशित और अप्रिय चाकलेटी या खट्टा स्वाद मिला है? वह स्वाद क्रिया में बासीपन है, और यह आपके पेंट्री में हर उत्पाद को काफी हद तक प्रभावित करता है। अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता वैज्ञानिकों को इस मुद्दे से अधिक सटीक और कुशलता से निपटने में मदद मिल सकती है।
हम रसायनज्ञों का एक समूह हैं जो खाद्य उत्पादों के जीवन को बढ़ाने के तरीकों का अध्ययन करते हैं, जिनमें वे उत्पाद भी शामिल हैं जो बासी हो जाते हैं। हमने हाल ही में एक अध्ययन प्रकाशित तेल और वसा के नमूनों को लंबे समय तक ताजा रखने में मदद करने के लिए एआई उपकरणों के फायदों का वर्णन करना। चूँकि चिप्स, चॉकलेट और नट्स सहित कई प्रकार के खाद्य पदार्थों में तेल और वसा सामान्य घटक होते हैं, इसलिए अध्ययन के परिणामों को व्यापक रूप से लागू किया जा सकता है और यहां तक कि सौंदर्य प्रसाधन और फार्मास्यूटिकल्स सहित अन्य क्षेत्रों को भी प्रभावित किया जा सकता है।
बासीपन और एंटीऑक्सीडेंट
खाना बासी हो जाता है जब यह कुछ देर के लिए हवा के संपर्क में रहता है - एक प्रक्रिया जिसे ऑक्सीकरण कहा जाता है। वास्तव में, कई सामान्य सामग्रियां, लेकिन विशेषकर लिपिड, जो वसा और तेल हैं, ऑक्सीजन के साथ प्रतिक्रिया करते हैं। गर्मी या यूवी प्रकाश की उपस्थिति प्रक्रिया को तेज कर सकती है।
ऑक्सीकरण से छोटे अणुओं का निर्माण होता है जैसे कि कीटोन, एल्डीहाइड और वसायुक्त अम्ल जो बासी खाद्य पदार्थों को एक विशिष्ट श्रेणी, मजबूत और धात्विक सुगंध देते हैं। बार-बार बासी खाद्य पदार्थों का सेवन करना आपके स्वास्थ्य को ख़तरा हो सकता है.
सौभाग्य से, प्रकृति और खाद्य उद्योग दोनों के पास बासीपन के खिलाफ एक उत्कृष्ट ढाल है - एंटीऑक्सिडेंट। ऑक्सीकरण नामक प्रक्रिया से खाद्य पदार्थ बासी हो जाते हैं।
Antioxidants इसमें विटामिन सी जैसे प्राकृतिक अणुओं और सिंथेटिक अणुओं की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है जो आपके भोजन को ऑक्सीकरण से बचाने में सक्षम हैं।
जबकि वहाँ कुछ तरीके जिनसे एंटीऑक्सीडेंट काम करते हैं, कुल मिलाकर वे बासीपन पैदा करने वाली कई प्रक्रियाओं को बेअसर कर सकते हैं और आपके भोजन के स्वाद और पोषण मूल्य को लंबे समय तक संरक्षित रख सकते हैं। अक्सर, ग्राहकों को यह भी पता नहीं होता है कि वे अतिरिक्त एंटीऑक्सीडेंट का सेवन कर रहे हैं, क्योंकि खाद्य निर्माता आमतौर पर तैयारी के दौरान उन्हें थोड़ी मात्रा में जोड़ते हैं।
लेकिन आप सिर्फ अपने भोजन पर कुछ विटामिन सी छिड़क कर परिरक्षक प्रभाव देखने की उम्मीद नहीं कर सकते। शोधकर्ताओं को सावधानीपूर्वक चयन करना होगा एंटीऑक्सीडेंट का एक विशिष्ट सेट और प्रत्येक की मात्रा की सटीक गणना करें।
एंटीऑक्सीडेंट का संयोजन हमेशा उनके प्रभाव को मजबूत नहीं करता है। वास्तव में, ऐसे मामले हैं जिनमें गलत एंटीऑक्सीडेंट का उपयोग करने या उन्हें गलत अनुपात के साथ मिलाने से उनका सुरक्षात्मक प्रभाव कम हो सकता है - इसे कहा जाता है विरोध. यह पता लगाने के लिए कि कौन से संयोजन किस प्रकार के भोजन के लिए काम करते हैं, कई प्रयोगों की आवश्यकता होती है, जो समय लेने वाले होते हैं, विशेष कर्मियों की आवश्यकता होती है और भोजन की कुल लागत में वृद्धि होती है।
सभी संभावित संयोजनों की खोज के लिए भारी मात्रा में समय और संसाधनों की आवश्यकता होगी, इसलिए शोधकर्ता कुछ मिश्रणों पर अटके हुए हैं जो बासीपन के खिलाफ केवल कुछ स्तर की सुरक्षा प्रदान करते हैं। यहीं पर AI काम में आता है।
एआई के लिए एक उपयोग
आपने शायद देखा है चैटजीपीटी जैसे एआई उपकरण समाचारों में या स्वयं उनके साथ खिलवाड़ किया। इस प्रकार की प्रणालियाँ कर सकती हैं डेटा के बड़े सेट लें और पैटर्न की पहचान करें, फिर एक आउटपुट उत्पन्न करें जो उपयोगकर्ता के लिए उपयोगी हो सकता है। एआई उपकरणों ने बदल दिया है कि कितने वैज्ञानिक अनुसंधान करते हैं।
रसायनज्ञों के रूप में, हम एक एआई उपकरण को सिखाना चाहते थे कि एंटीऑक्सीडेंट के नए संयोजनों को कैसे खोजा जाए। इसके लिए, हमने काम करने में सक्षम एआई का एक प्रकार चुना पाठ्य प्रतिनिधित्व, जो प्रत्येक एंटीऑक्सीडेंट की रासायनिक संरचना का वर्णन करने वाले लिखित कोड हैं। सबसे पहले, हमने अपने एआई को लगभग दस लाख रासायनिक प्रतिक्रियाओं की एक सूची दी और कार्यक्रम को कुछ सरल रसायन विज्ञान अवधारणाएं सिखाईं, जैसे अणुओं की महत्वपूर्ण विशेषताओं की पहचान कैसे करें।
एक बार जब मशीन सामान्य रासायनिक पैटर्न को पहचान सकती है, जैसे कि कुछ अणु एक-दूसरे के साथ कैसे प्रतिक्रिया करते हैं, तो हमने इसे कुछ और उन्नत रसायन विज्ञान सिखाकर इसे ठीक किया। इस चरण के लिए, हमारी टीम ने शोध साहित्य में पहले वर्णित लगभग 1,100 मिश्रणों के डेटाबेस का उपयोग किया।
इस बिंदु पर, एआई एक सेकंड के अंदर दो या तीन एंटीऑक्सिडेंट के किसी भी सेट के संयोजन के प्रभाव की भविष्यवाणी कर सकता है। इसकी भविष्यवाणी 90% मामलों में साहित्य में वर्णित प्रभाव के अनुरूप है।
लेकिन ये भविष्यवाणियाँ हमारी टीम द्वारा प्रयोगशाला में किए गए प्रयोगों से बिल्कुल मेल नहीं खातीं। वास्तव में, हमने पाया कि हमारा एआई हमारे द्वारा वास्तविक लार्ड के साथ किए गए केवल कुछ ऑक्सीकरण प्रयोगों की सही भविष्यवाणी करने में सक्षम था, जो कंप्यूटर से प्रयोगशाला में परिणामों को स्थानांतरित करने की जटिलताओं को दर्शाता है।
परिष्कृत एवं संवर्धित करना
सौभाग्य से, एआई मॉडल पूर्वनिर्धारित हां और ना के रास्ते वाले स्थिर उपकरण नहीं हैं। वे गतिशील शिक्षार्थी, इसलिए हमारी शोध टीम मॉडल को तब तक नया डेटा देना जारी रख सकती है जब तक कि वह अपनी पूर्वानुमानित क्षमताओं को तेज न कर ले और प्रत्येक एंटीऑक्सीडेंट संयोजन के प्रभाव की सटीक भविष्यवाणी न कर सके। मॉडल को जितना अधिक डेटा मिलता है, वह उतना ही अधिक सटीक हो जाता है, ठीक उसी तरह जैसे मनुष्य सीखने के माध्यम से बढ़ता है।
हमने पाया कि प्रयोगशाला से लगभग 200 उदाहरण जोड़ने से एआई को हमारी टीम द्वारा किए गए प्रयोगों के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए पर्याप्त रसायन शास्त्र सीखने में सक्षम बनाया गया, जिसमें पूर्वानुमानित और वास्तविक मूल्य के बीच केवल मामूली अंतर था।
हमारे जैसा एक मॉडल उन विशिष्ट खाद्य पदार्थों के लिए सर्वोत्तम एंटीऑक्सीडेंट संयोजनों के साथ आकर भोजन को संरक्षित करने के बेहतर तरीके विकसित करने में वैज्ञानिकों की सहायता करने में सक्षम हो सकता है, जैसे कि एक बहुत ही चतुर सहायक हो।
परियोजना अब एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए और अधिक प्रभावी तरीके तलाश रही है और इसकी पूर्वानुमान क्षमताओं को और बेहतर बनाने के तरीकों की तलाश कर रही है।
कार्लोस डी. गार्सिया, रसायन विज्ञान के प्रोफेसर, क्लेम्सन यूनिवर्सिटी और लुकास डी ब्रिटो आयर्स, रसायन विज्ञान में पीएचडी उम्मीदवार, क्लेम्सन यूनिवर्सिटी
इस लेख से पुन: प्रकाशित किया गया है वार्तालाप क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत। को पढ़िए मूल लेख.
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