seoil e&m

2021.03.10

ミオグロビン情報と融合した深層スペクトラムネットワークを用いて、損傷なく早く牛肉の新鮮度を3段階(新鮮・正常・廃棄)で分類　


食べ物の味だけではなく健康と直結される食品の新鮮度は、消費者が購買を決定することにおいて最も重要な要素である。
韓国内の研究チームが人工知能(AI)光技術を活用して、肉類の新鮮度を測定する新しい方法を提示した。

GIST(光州科学技術院)の融合技術院のK.B.LEE教授と医生命工学科のJ.K.KIM教授の共同研究チームは、牛肉からスペクトラムを獲得した後、ミオグロビン(myoglobin)情報を抽出して、牛肉の新鮮度を損傷なく早く測定できるディープラーニング基盤の技術を開発した。

ここで、ミオグロビンは哺乳類の筋肉組織で発見されるタンパク質で、酸素と結合したら赤色になる。

研究チームは、牛肉の貯蔵機関が長くなった時に、新鮮度が低下される同時にミオグロビンの情報が変化することを拡散反射分光技法を通じて確認し、このような情報変化をディープラーニングモデルに学習させて新鮮度を分類することに成功した。

拡散反射分光技法は、白色光をサンプルに照射し、サンプル内の散乱によって反射されて出る光を分光器で受けて、スペクトラムを分析してサンプルの構成成分を分かる技法である。

一般的に肉類で新鮮度の定価を測定できる方法は大きく、化学的な分析方法と微生物学的な分析方法があるが、両方とも時間が長くかかって、測定する過程で肉類が損傷されて、測定結果の精度が実験者の熟練度によって大きく変わる短所がある。

最近、このような限界を克服するために、肉類の損傷を最小化しながら早く新鮮度を測定できる研究が進められているが、殆どが高価の装備が必要で、システムがかなり複雑になるし、測定環境に敏感で温度と湿度が統制されている環境でしか使用できない限界がある。

研究チームは、既存医生命工学分野で多く適用されている拡散光反射分光技法と、様々な分野で幅広く応用されているディープラーニングを適用して、既存の問題点を解決することに成功した。

拡散光反射分光システムは、スペクトロメーター、白色光、そして光繊維で構成されて、比較的に簡単な構成であるし、全体的なシステムの費用も相対的に安い、との長所がある。又、既存の研究とは違って、水の影響が少ない波長帯域を選択的に利用して温度と湿度のような周辺環境に対する堅固さを実験を通じて立証した。

K.B.LEE教授とJ.K.KIM教授は、“本研究を通じて開発された技術は、既存の肉類の新鮮度を測定する方法の限界として指摘された長い測定時間、測定過程での肉類損傷、実験者の熟練度による結果の誤り発生等を解決した”と言って、“比較的に安い価格で通常の環境で使用出来るため、今後食品安全分野で幅広く応用される可能性が期待される”と述べた。

GISTのK.B.LEE教授とJ.K.KIM教授が主導して遂行した今回の研究は、食品科学及び技術分野の著名な国際学術誌であるFood Chemistry誌に「ミオグロビン情報と融合された深層スペクトラムネットワークを利用した牛肉の新鮮度分類のための迅速非破壊分光学的な方法 (Apid and Non-Destructive Spectroscopic Method for Classifying Beef Freshness using a Deep Spectral Network Fused with Myoglobin Information)」
とのタイトルで、2月23日オンラインで掲載された。

＊本件についてお問い合わせ事項がございましら、当ホームページの「お申込み/お問い合わせ」か下記の連絡先へご連絡お願いします。
部署名：SEOIL E&M 企画マーケティンググループ
TEL ：+82）2-6204-2033
E-mail : pl@seoilenm.com