Израильские исследователи использовали искусственный интеллект для поиска новых подсластителей. Проанализировав более 50 миллионов химических соединений, система выявила 92 вещества, которые потенциально могут заменить сахар и не иметь горького или металлического послевкусия, характерного для некоторых искусственных подсластителей. Об этом сообщает Tech-news.kz со ссылкой на агентство «Синьхуа». Результаты исследования ученых Еврейского университета Иерусалима опубликованы в научном журнале Food Chemistry. Как искусственный интеллект искал заменители сахара Ученые разработали систему, объединяющую машинное обучение и компьютерное моделирование молекул. Ее задача заключалась в поиске химических соединений, способных взаимодействовать с рецепторами сладкого вкуса человека. Сначала исследователи обучили модели на данных об известных сладких и горьких веществах. Это позволило алгоритмам прогнозировать вкусовые характеристики соединений на основе их химической структуры. Затем ИИ проанализировал три химические базы данных, содержащие около 50,7 млн молекул. После нескольких этапов отбора ученые получили список из 556 потенциальных подсластителей. Из них были выделены 92 наиболее перспективных соединения для дальнейшего изучения. Чем новые вещества отличаются от существующих подсластителей Одна из проблем некоторых искусственных заменителей сахара заключается в специфическом послевкусии. Несмотря на выраженную сладость, такие вещества могут оставлять горький или металлический привкус. Разработанная система позволяет искать соединения, которые потенциально обладают сладким вкусом без этих нежелательных характеристик. При этом многие из 92 отобранных веществ имеют химическую структуру, отличающуюся от уже известных подсластителей. По мнению исследователей, это открывает возможности для разработки новых видов заменителей сахара, а не только улучшения существующих продуктов. Когда новые подсластители смогут использовать в продуктах Пока обнаруженные вещества нельзя считать готовыми заменителями сахара. Результаты получены исключительно с помощью компьютерного моделирования. Следующим этапом станут лабораторные исследования. Ученым необходимо проверить, действительно ли отобранные соединения обладают предполагаемыми вкусовыми свойствами, а также оценить их безопасность для человека. Только после экспериментальной проверки можно будет определить, подходят ли эти вещества для применения в пищевой промышленности. Исследование показывает, как искусственный интеллект может ускорить поиск новых пищевых ингредиентов, сокращая количество соединений, которые необходимо проверять экспериментально. Сообщение Ученые с помощью ИИ нашли 92 потенциальных заменителя сахара появились сначала на Tech news.
Ғалымдар 92 әлеуетті қант алмастырғышты табу үшін AI пайдаланады
Израильдік зерттеушілер жаңа тәттілендіргіштерді табу үшін жасанды интеллектті пайдаланды. 50 миллионнан астам химиялық қосылыстарды талдағаннан кейін жүйе ащы немесе металл дәмі жоқ қантты алмастыра алатын 92 затты анықтады...
AI қорытындысы: Басты тезистер
- Израильдік зерттеушілер жаңа тәттілендіргіштерді табу үшін жасанды интеллектті пайдаланды
- 50 миллионнан астам химиялық қосылыстарды талдағаннан кейін жүйе ащы немесе металл дәмі жоқ қантты алмастыра алатын 92 затты анықтады...

Ұқсас материалдар
Оқушылардың жартысы бірінші әрекеттен кейін ЖЖЕ емтиханға дайындықты тоқтатады
🚗 Оқушылардың жартысы бірінші әрекеттен кейін ЖЖЕ емтиханға дайындықты тоқтатады. Қазақстандық тренажер BaurAI 3 566 сынамалық ЖЖЕ емтиханын талдады, оларды 975 оқушы өтті. Олардан 51,3% тек бір ғана әрекетке жеткізген, ал көпшісіне…
Digitec 2026 форумында стартаптар мен IT-компаниялар үшін жаңа мүмкіндіктер!
🚀 Digitec 2026 форумында стартаптар мен IT-компаниялар үшін жаңа мүмкіндіктер! 20–22 қараша күндері Ереванда әлемнің түкпір-түкпірінен 100-ден астам спикерді, жетекші IT-компаниялардың өкілдерін, инвесторлар мен кәсіпкерлерді біріктіретін халықаралық Digitec 2026 технологиялық…
Ripple-65B Preview: агенттік кодтауға арналған модель
🌟 Ripple-65B Preview: агенттік кодтауға арналған модель. Ricursive Intelligence 65 миллиард параметрлі агенттік бағдарламалау моделін ашық превью ретінде шығardı, бұл модель жауап беру жылдамдығына бағытталған. Компания Анна Голди мен Азалия Мирхосейни тарапынан, бұрынғы Google зерттеушілерімен құрылған…
FLEX платформасы роботтарға адамның жасырын ниеттерін түсінуді үйретеді
MIT FLEX платформасын ұсынды: роботтар адамның жасырын ниеттерін түсінуді және тіл моделі негізінде командаларды обобществлеуді үйреніп жатыр.