Убедить любителей мяса изменить свое меню в пользу растительных альтернатив - непростая задача. Рассматривая эту проблему с точки зрения машиностроения, инженеры Стэнфордского университета являются пионерами нового подхода к тестированию текстуры продуктов, который может проложить путь к созданию поддельных филе, которые обманут даже заядлых мясоедов, сообщает Ула Хробак в университетском релизе.
В новой статье, опубликованной в npj Science of Food, команда продемонстрировала, что сочетание механического тестирования и машинного обучения может описывать текстуру пищи с поразительным сходством с человеческими дегустаторами. Такой метод может ускорить разработку нового и лучшего растительного мяса. Команда также обнаружила, что некоторые растительные продукты уже воспроизводят текстуру мяса, которое они имитируют.
«Мы были удивлены, обнаружив, что сегодняшние растительные продукты могут воспроизводить весь спектр текстуры мяса животных», - сказала Эллен Куль, профессор машиностроения и старший автор исследования. Заменители мяса прошли долгий путь с тех пор, как тофу был единственным вариантом, добавила она.
Экологи критикуют промышленное животноводство по многим пунктам, включая загрязнение среды обитания, способствование росту устойчивости патогенных микроорганизмов к антибиотикам и изменению климата. По их мнению, замена животных белков на растительные в рационе может изменить ситуацию, поскольку альтернативное «зеленое мясо» оказывает вдвое меньшее воздействие на окружающую среду, чем мясо животных, согласно выводам одного исследования.
«Однако люди любят мясо, - сказал Скайлер Сент-Пьер, аспирант в области машиностроения и ведущий автор статьи. - Если мы хотим убедить заядлых мясоедов, что стоит попробовать альтернативы, то чем точнее мы сможем имитировать мясо животных с помощью растительных продуктов, тем больше вероятность того, что люди будут открыты для того, чтобы попробовать что-то новое».
Чтобы успешно имитировать мясо животных, ученые-пищевики анализируют текстуру мясных продуктов на растительной основе. К сожалению, традиционные методы тестирования продуктов питания не стандартизированы, а результаты редко становятся доступны науке и общественности, сказал Сент-Пьер. Это затрудняет сотрудничество ученых и создание новых рецептов альтернатив.
Данное исследование выросло из учебного проекта Сент-Пьера. В поисках доступных материалов для использования в механических испытаниях он обратился к хот-догам и тофу. Летом 2023 года студенты-исследователи присоединились к тестированию продуктов питания и изучению того, как инженеры описывают реакцию материалов на стресс, нагрузку и растяжение.
Понимая, как эта работа может помочь в разработке растительного мяса, команда Стэнфорда дебютировала с трехмерным пищевым тестом. Они подвергли тесту восемь продуктов: хот-дог на животной и растительной основе, колбасу на животной и растительной основе, индейку на животной и растительной основе, а также тофу повышенной твердости и твердости. Они поместили образцы мяса в машину, которая тянула, толкала и резала образцы.
«Эти три режима нагрузки отражают то, что вы делаете, когда жуете», - пояснила Эллен Куль.
Затем ученые использовали машинное обучение для обработки данных этих испытаний: они разработали новый тип нейронной сети, которая берет необработанные данные испытаний и выводит уравнения, объясняющие свойства мяса.
Чтобы проверить, могут ли эти уравнения объяснить восприятие текстуры, команда провела тестовый опрос. Испытатели, которые сначала заполнили опросы об их открытости к новой пище и привязанности к мясу, съели образцы восьми продуктов и оценили их по 5-балльной шкале по 12 категориям: мягкий, твердый, ломкий, жевательный, тягучий, вязкий, упругий, липкий, волокнистый, жирный, влажный и похожий на мясо.
В ходе механических испытаний хот-дог и сосиски на растительной основе вели себя очень похоже на испытания на вытягивание, толкание и сдвиг с животными аналогами и показали схожую жесткость. Между тем, индейка на растительной основе была в два раза жестче, чем индейка животного происхождения, а тофу был намного мягче мясных продуктов. Показательно, что люди-испытатели также оценили жесткость хот- догов и сосисок очень похоже на механические испытания.
«Что действительно круто, так это то, что рейтинг людей был почти идентичен рейтингу машины, - сказала Куль. - Это здорово, потому что теперь мы можем использовать машину для проведения количественного, очень воспроизводимого теста».
Результаты показывают, что новые методы, основанные на данных, обещают ускорить процесс разработки вкусных растительных продуктов. «Вместо того, чтобы использовать метод проб и ошибок для улучшения текстуры растительного мяса, мы могли бы представить себе использование генеративного искусственного интеллекта для научного создания рецептов для растительных мясных продуктов с точно заданными свойствами», пишут авторы в статье.
Но разработка рецептов искусственного интеллекта, как и других ИИ, требует большого количества данных. Вот почему команда делится своими данными в сети, делая их открытыми для просмотра и дополнения другими исследователями. «Исторически сложилось так, что некоторые исследователи, и особенно компании, не делятся своими данными, и это действительно большое препятствие для инноваций», - сказал Сен-Пьер. - Без обмена информацией и совместной работы, как мы вместе придумаем имитацию стейка?»
Команда продолжает тестировать продукты питания и создавать общедоступную базу данных. Этим летом Сент-Пьер курировал студентов, тестирующих вегетарианские и мясные деликатесные ломтики. Исследователи также планируют протестировать сконструированные грибы, разработанные Ваю Хилл-Майни, доцентом биоинженерии.
«Если у кого-то есть искусственное или растительное мясо, которое они хотят протестировать, мы будем рады помочь в этом», - пригласила Куль всех участников рынка растительных альтернатив.
Источник: Stanford University. Автор: Ула Хробак.
На фото - Эллен Куль и представители ее лаборатории. Слева направо: Скайлер Сент-Пьер, Марк Левенстон, Эллен Куль, Риз Данн, Итан Дарвин, Валери Перес Медина и Дивья Адил позируют с натуральным мясом и растительным мясом, которые они проанализировали. Автор фото: Курт Хикман.
