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.
Ученые с помощью ИИ нашли 92 потенциальных заменителя сахара
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,…
Кратко от AI: Главные тезисы
- 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,…

Похожие материалы
Половина учеников бросает подготовку к экзамену по ПДД после первой попытки
🚗 Половина учеников бросает подготовку к экзамену по ПДД после первой попытки Казахстанский тренажер BaurAI проанализировал 3 566 пробных экзаменов по ПДД, которые прошли 975 учеников. Оказалось, что 51,3% пользователей ограничиваются всего одной попыткой, хотя большинству из…
На форуме Digitec 2026 — новые возможности для стартапов и IT-компаний!
🚀 На форуме Digitec 2026 — новые возможности для стартапов и IT-компаний! 20–22 ноября в Ереване соберутся более 100 спикеров со всего мира, представители ведущих IT-компаний, инвесторы и предприниматели на международной технологической конференции Digitec 2026…
Ripple-65B Preview: модель для агентного кодинга
🌟 Ripple-65B Preview: модель для агентного кодинга Ricursive Intelligence выпустила в открытое превью модель агентного программирования на 65 млрд параметров, ориентированную на скорость ответов. Компания основана Анной Голди и Азалией Мирхосейни, бывшими исследователи Google…
Платформа FLEX учит роботов понимать скрытые намерения человека
MIT представил платформу FLEX: роботы учатся понимать скрытые намерения человека и обобщать команды на основе языковой модели.