仿生感官系統的技術核心--資料庫與演算法

黃怡菁 執行顧問

仿生感官系統(無論是電子鼻/電子舌或其他感官檢測儀器)是很多學者與企業追求的工具,然而在我們先前的討論文中(如何用儀器來取代感官分析--感官分析與儀器分析於食品感官品質量測的探討)已談到利用儀器分析的結果來代表感官分析的結果有各種不同的討論點,但綜合來說,我們可以歸納出七個主要的原則:

  1. 感官特性與儀器測試的指標往往並非單一對應,因為兩者間的產生機制並不完全相同。例如消費者使用的Q度無法與任一質地儀指標單獨對應;或綠茶味無法與單一化合物濃度對應。
  2. 兩者作用的範圍不同,儀器測試主要為固定條件或固定變數下測量,但感官系統的感受過程是動態的。例如質地儀施力與口腔牙齒施力範圍不同。
  3. 兩者的偵測性質不同。例如酸鹼度計偵測氫離子,味蕾同時偵測氫離子及陰離子;或電子鼻偵測所有揮發性化合物,嗅覺系統只針對有氣味活性的化合物。
  4. 兩者的有反應的活性機制不同。GC或電子鼻偵測到的化合物可能氣味活性極低甚至無氣味活性。
  5. 兩者會有體溫效應的差異。口腔中有體溫效應。
  6. 兩者會有唾液效應的差異。口腔中有唾液效應。
  7. 儀器分析在統計上為直線解釋模式,但感官分析在統計上為非直線解釋模式。

那麼在上述七個相關性研究的原則下,我們要如何來探討仿生感官系統的實務應用呢?其主要的核心在於資料庫的建立及演算法模式的建立。

其中資料庫的建立,在於應用者本身必須花時間累積建立,這也是學者或仿生感官系統儀器商很難介入的地方(我們也無法直接介入),因為各自產品原料及製程都不會一樣,很難用別人的資料庫套用。而演算法模式的建立,則可以委託專家協助建立。2016年的食品科技年會,我們將發表最新演算法所得證之利用Reometer數據加上水活性、保水率等簡單檢測理化數值,可正確預測產品組織感官特性的結果,在此研究中可以發現,只要演算法適當,加上適切的資料庫,每一家廠商都可以建立屬於自己的仿生感官系統的應用能力。

這幾年來大陸的感官分析實驗室,也很努力在開發仿生膜等,全球的智能研發,都在追求要去做一個有血有淚的機器人出來。企業不需要一個完美的機器人,企業需要的是一個剛剛好的預測系統。如果要剛剛好夠用,可以參考我們今年發表的內容,剛剛好可以利用簡單的物化分析結果,來預測人的感官測試強度的結果。基本的流程建議如下:

  1. 把現有例行性檢驗分析的數據匯集起來。
  2. 釐清產品關鍵的感官特性,如果無法釐清,也可以委託我們協助。
  3. 針對上述關鍵感官特性,進行訓練型品評團的建立。
  4. 透過訓練行品評團所收集的數據與步驟一的檢驗分析數據匯集。
  5. 針對上述數據進行多變量分析,模式預測的演算。
  6. 找到預測模式。
  7. 下次只要檢測固定項目即可,不用訓練型品評員隨侍在旁。

對企業而言,實施這個演算法模式建立的效益,我們可以從2個層面來看。首先,無論電子鼻電子舌 一套硬體動輒500萬台幣左右,而企業還得自己摸索應用模式,相較於演算法模式建立這個核心技術所需花費80萬台幣左右,硬體其實花費超過5倍有餘,但效益會讓硬體成本變成划算。再者,一個公司內部維持一組訓練型品評員,困難度在於建立階段,畢竟能夠做到訓練型品評員篩訓的人,全台人數比食品技師還缺。那為何不委託專業公司把運用模式建立起來,不須冒任何風險,幫你做完上面7步驟,以後只要使用這個模式即可。

若希望了解仿生感官系統演算法模式建立的服務,歡迎來函service@e-sinew.com聯繫!

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