[4Xin2] ポスターセッション2

[4Xin2-47] わずかな食感でも判別可能な新規食感分析法と食感設計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、食感分析、食感設計、フード3Dプリンタ

食感はおいしさの約6割を支配している。食感の(1)分析および(2)設計と製造にディープラーニング応用例を紹介する。(1)機器分析による食感分析法は、TPA法が主流である。TPAとは、食品圧縮試験結果から特徴値を抽出し、多変量解析によって食感を分析する手法である。TPAは、官能試験と比較すると、類似した食感の判別や分析が困難である。ディープラーニングを食感分析に適用する事により、機器分析として実施する圧縮試験でも類似した食感の判別や分析が可能となった。(2)現状の食感設計は、経験則に基づいてのみ実施されているため、数値予測や設計が困難である。このように、望む食感を的確に設計するための指針が無い事が、食品開発を行う上での大きな課題となっている。ディープラーニングを食感設計へと応用すべく、3Dプリント食品の構造と食感の対応を学習させることで、食品構造に基づいた食感の設計指針作成を試みた。3Dプリント食品は、多種多様な食品構造を取る事が可能であり、幅広い食感を生み出すポテンシャルを持つ。構造に基づいた食感の設計指針が作成されることで、望む食感を与える食品の開発が可能になる事が期待される。