你是否曾经期待咬下一颗坚果或一块巧克力时，能感受到顺滑而丰富的口感，却意外地尝到了令人不快的白垩味或酸味？这种味道实际上是由于食品氧化变质造成的，几乎影响到你储藏室里的每一种食品。如今，人工智能正在帮助科学家更精准、更高效地应对这一问题。
我们是一群专注于延长食品保质期的化学家，最近发表了一项研究，探讨了人工智能在保持油脂和脂肪样本新鲜方面的潜力。由于油脂是薯片、巧克力和坚果等多种食品的常见成分，这项研究的成果不仅适用于食品领域，还可能对化妆品和制药行业产生影响。
酸败与抗氧化剂
食品在空气中暴露一段时间后会发生氧化变质，尤其是脂肪和油等成分会与氧气反应。高温或紫外线会加速这一过程。
氧化会生成小分子，如酮、醛和脂肪酸，导致腐败食品散发出特有的恶臭和强烈的金属味。长期食用这些变质食品可能对健康造成威胁。
幸运的是，自然界和食品工业都提供了一种有效的防止酸败的手段——抗氧化剂。
抗氧化剂包括多种天然分子，如维生素C，以及一些合成成分，它们能够有效保护食品免受氧化。
尽管抗氧化剂的作用方式多样，但总体而言，它们能够中和导致酸败的多种反应，从而延长食品的风味和营养价值。大多数消费者甚至未必意识到他们所摄入的食品中添加了抗氧化剂，因为制造商通常在生产过程中只添加少量。
然而，单纯在食品上撒一些维生素C并不能保证防腐效果。研究人员需要仔细选择特定的抗氧化剂组合，并精确计算每种成分的用量。
混合抗氧化剂并不总能增强其效果。实际上，错误的抗氧化剂或不当的比例可能会降低其保护作用，这种现象被称为拮抗作用。要找到适合特定食品的最佳组合，需要进行大量实验，这既耗时又需要专业知识，同时也会增加食品的成本。
探索所有可能的组合需要大量时间和资源，因此研究人员通常只能使用有限的几种混合物，这些混合物只能提供一定程度的防酸败保护。这正是人工智能能够发挥作用的地方。
人工智能的应用
你可能在新闻中听说过像ChatGPT这样的人工智能工具，或者自己尝试过这些系统。这类工具能够处理大量数据，识别模式，并生成对用户有用的输出。
作为化学家，我们希望教会人工智能如何寻找抗氧化剂的新组合。为此，我们选择了一种能够处理文本表示的人工智能，这些文本表示是描述每种抗氧化剂化学结构的书面代码。我们首先向人工智能提供了约100万种化学反应的列表，并教授它一些基本的化学概念，比如如何识别分子的关键特征。
一旦机器能够识别一般的化学模式，比如某些分子之间的相互反应，我们就会通过教授更高级的化学知识来对其进行微调。在这一阶段，我们的团队使用了一个包含近1100种混合物的数据库，这些混合物均来自研究文献。
此时，人工智能能够在一秒钟内预测任意两种或三种抗氧化剂组合的效果，其预测结果与文献中描述的效果一致率高达90%。
然而，这些预测与我们团队在实验室中的实际实验结果并不完全一致。事实上，我们发现人工智能只能正确预测我们用真实猪油进行的一些氧化实验，这显示了将计算机结果转化为实验室结果的复杂性。
提炼与提升
幸运的是，人工智能模型并不是静态的工具，而是动态的学习者。因此，我们的研究团队可以不断为模型提供新的数据，直到其预测能力得到提升，能够准确预测每种抗氧化剂组合的效果。模型获得的数据越多，其准确性就越高，类似于人类通过学习而成长。
我们发现，通过在实验室中添加约200个实例，人工智能能够学习足够的化学知识，以预测我们团队的实验结果，预测值与实际值之间的差异微乎其微。
像我们这样的模型可以帮助科学家找到更好的食品保存方法，为特定食品提供最佳的抗氧化剂组合，犹如拥有一个非常聪明的助手。
目前，该项目正在探索更有效的方式来训练人工智能模型，并寻找进一步提升其预测能力的方法。
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