Umělé inteligence rozšiřují své portfolio do šlechtění ovoce. Klíčovým parametrem je přitom vůně ovoce. Úkolem inteligence je zjišťovat, jaké vůně a chemické látky dělají ovoce přitažlivějším pro zákazníky.
Šlechtění na vůně a chutě je velmi obtížné, z řady důvodů. Souvisí to mimo jiné s tím, že jde o celou řadu znaků, které je při šlechtění nutné ovlivnit požadovaným směrem, a to jak z pohledu zákazníků, tak i pěstitelů.
Vytvořit optimální genetickou kombinaci, která by zahrnula všechny tyto znaky, je těžké. Šlechtitelské programy často přistupují ke kompromisům a před vyladěním vůně a chuti dávají přednost vyšší úrodě a rezistenci vůči chorobám či škůdcům. Další věc je, že šlechtitelé musejí hodnotit stovky i tisíce potenciálních nových odrůd. Objektivní testování jediného vzorku vyžaduje panely hodnotitelů s až 100 účastníky, což je náročné organizovat, a také drahé.
Marcio Resende a Harry Klee z americké University of Florida se svými kolegy ve snaze zjednodušit uvedený proces vyvinuli algoritmus pro predikci hodnocení vůně a chutě u rajčat a borůvek. Vytvořili databázi všech známých sloučenin, které souvisejí s vůní uvedených plodů.
Následně porovnali tuto databázi s dostupnými hodnoceními rozmanitých odrůd paneli hodnotitelů, pokud jde o jejich sladkost, kyselost a míru chuti umami, a také celkovou chuť a oblíbenost plodů. Propojili chemické složení s hodnocením plodů a tím určovali, které chemické látky nejvíce ovlivňují vnímání vůně a chuti zákazníky.
Autor: RNDr. Stanislav Mihulka, Ph.D.
Více informací naleznete zde: Artificial intelligence can help optimize fruit cultivars to match consumer taste preferences (phys.org)
Zdroj: Gate2Biotech