研究課題/領域番号 |
19K02315
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分08030:家政学および生活科学関連
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研究機関 | 東京海洋大学 |
研究代表者 |
酒井 昇 東京海洋大学, 学術研究院, 教授 (20134009)
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研究分担者 |
福岡 美香 東京海洋大学, 学術研究院, 教授 (10240318)
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研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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キーワード | ニューラルネットワークモデル / 伝熱シミュレーション / タンパク質変性 / 魚の焼成 / 肉の焼成 |
研究成果の概要 |
本研究では調理の最適化のために調理人の技を取り入れること、さらに、その方法として、ニューラルネットワーク(NN)を用いることを目的として研究を行った。NNによる最適化においては、種々の条件下で調理実験を調理人に行ってもらう代わりに、種々の条件下でシミュレーションした結果を学習データとしてNNモデルを構築した。 具体例として上火式焼成機を用いた肉・魚の焼成を検討し、初期表面温度の測定データから、NNを用いて食品内部(中心部の焼き具合)と表面状態(表面の焼き色)を同時に最適にするような焼成条件(ヒーター温度変化、仕上がり時間)の予測・提示が可能となった。
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自由記述の分野 |
食品工学
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年、調理技術として、調理人の技を取り入れることは多いが、それを調理工学的に定量化されることは少ない。本研究では、肉・魚の焼成を例として、プロの調理人の調理に基づき、その調理過程について、熱・水分移動と反応をモデル化し、調理過程のシミュレーション技術を確立した。このように、調理過程を定量化できたことは学術的意義が大きい。 NNによる最適化においては多くの学習データを必要とするが、種々の条件下での調理実験の代わりに、シミュレーションした結果を学習データとして使用した。大量のデータを実験に代わってシミュレーションで得られることを示したことは社会的意義が大きい。
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