[2Win5] ポスターセッション2

[2Win5-68] 食品開発のDX化を実現する新規食感設計法開発に向けたディープラーニング応用

〇金子 瑠晟¹、武政 誠¹ (1.東京電機大学大学院)

キーワード：ディープラーニング、食感、食品構造

おいしさの６割以上は食感が支配している。食感は材料特性だけでなく、食品構造にも由来する。現在まで、材料特性と食品構造に基づいた食品開発が行われてきたが、どのような材料、構造で食品を設計すれば目的の食感が得られるのかは不明、つまり食感の設計指針は無く、試行錯誤しか方法がない事が食品業界の課題として挙げられる。仮に、食感と構造の関係を学習した後、希望の食感を実現する食品構造をディープラーニングで提示可能となれば、食感設計の効率化や意図した食感の的確な実現に繋がると期待される。本研究では、食感の設計指針を確立するべく、提示した食感(圧縮挙動の数値)を実現する食品構造の予測手法を深層学習で学習モデルを確立する事を目指した。はじめに、最も単純化された系として、２種類の材料が積層された多層構造食品の圧縮試験結果を多数実測し、積層順序、つまり構造を教師ラベルとして「教師あり学習」を行った結果、7割以上の確度で食品構造の推定が可能となった。データセットの規模拡大により、層数が増加した構造や、多層構造以外の構造、微細な立方体の集合、などにおいても予測可能になると期待される。詳細は当日議論を行う。