Исследователи в Цукубе, Япония, сделали прорыв в анализе растительных продуктов. Используя мощь машинного обучения, они разработали умный метод оценки общего содержания полифенолов и флавоноидов, а также антиоксидантной активности в специях. Эта революционная техника имеет потенциал изменить традиционные подходы к измерению концентрации этих компонентов.
Традиционно, оценка концентрации полифенолов и флавоноидов в растительных экстрактах основывалась на разведении образца до единственной концентрации. Однако, этот метод часто сталкивался с проблемами из-за значительных вариаций в количестве компонентов в этих экстрактах. Исследователи преодолели эту проблему, введя исчерпывающие флуоресцентные измерения на четырех разных разведениях, которые затем подали на вход модели машинного обучения.
Результатом стало высокоточное, простое и эффективное метод оценки. Один из значимых достижений — успешное оптическое измерение общего содержания флавоноидов, задача, которая ранее оказывалась недоступной. Интеграция данных из нескольких концентраций сыграла важную роль в достижении такого уровня точности.
Последствия этого прогресса огромны, особенно для контроля качества и стандартизации в области растительных продуктов. Этот прорыв открывает путь к более надежному тестированию и оценке продуктов в будущем, обеспечивая доверие потребителей в качество и последовательность этих продуктов. Использование методов машинного обучения позволяет сделать значительный прогресс в области анализа растительных продуктов, обещая новую эру передовых и надежных методов оценки.
The source of the article is from the blog mendozaextremo.com.ar