| 研究課題/領域番号 |
18K14421
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分38050:食品科学関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
小川 剛伸 京都大学, 農学研究科, 助教 (10793359)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | ＡＩ / 品質 / 食感 / イメージング / 構造 / 透明化 / グルテン / 可視化 / 人工知能 / 微細構造 / 麺 / 品質の予測 / 画像処理 / 品質推定 / 生理機能性 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、加工食品に応じた食品素材、加工方法・条件を論理的に決め、喫食時の受感や生理機能性等を含む加工食品の品質を自在に制御するための学術的手法を確立することを目的とした。本研究で得られた特に顕著な成果としては、加工に応じて変化する食品内部の構造を高精度かつ高速に計測する技術を確立したこと、ならびにその計測した構造をもとに、人工知能を用いて食感等の品質を予測可能にしたこと、さらに人工知能を逆解析することで、構造が品質を支配する機構の一端を解明したことが挙げられる。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
食品の内部構造と五感での受感などの関係は、これまで推論の域を出なかったが、人工知能を用いることで直接的に解明できることを実証した点に本研究の学術的な意義がある。これまでの工業的な食品製造では、限られたデータと経験的な知見を基に試行錯誤的に加工方法や条件を決めてきたが、これが論理的に決定できるようになることは重要である。より美味しく、かつ一層の健康の維持が可能な加工食品を開発・製造していくことはあくなき人類の欲望であるが、本研究の遂行により、食を通した人生の楽しみを失うことなく、健康の維持・改善が将来的に可能になる点に社会的な意義がある。
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