Symrise的新产品组合利用人工智能破解了古老食谱的密码，从而达到新的口味平衡

2021年4月9日消息——Symrise正利用人工智能在众多植物品种中发现新的风味调节成分。通过这项技术，德国供应商研究了40,000个中国古代食谱来识别具有味道平衡能力的新潜在材料。

该项目有助于扩展风味房屋的新普通的叙利果产品组合，旨在帮助掩盖苦味或涩味的不良票据，同时改善口感，脂肪和果实，建造番木绒或增加进一步的感觉。

通过仔细优化产品的整体风味型材，Symlife帮助制造商关闭糖，盐和脂肪含量的产品的味道差距。

“味道感知遵循一个复杂的过程，涉及许多多士道互动，”Leif Jago，全球营销风味划分的初级营销人员，讲述FoodentientsFirst.。

他指出，任何食物或饮料基质的变化都会影响这些相互作用，导致味觉差异，最终影响消费者的偏好。

“例如，糖减少可能导致甜蜜的感知，口感和身体的丧失，整体味道强度降低，以及揭示苦味或涩味。”

“还可以使用像甜味剂这样的成分替代品可以导致不同的味道动力学和增加的缩小音符，例如后来的发作或挥之不去的口味，”他补充道。

解读古代中国食谱
Symlife的整体目标是识别和优化更好的品尝植物提取物或物质，以便更健康地配制食物，同时平衡口味。

点击放大这种味道发现平台涉及古代中国古代植物历史知识的计算机辅助数据挖掘。这种味道发现平台涉及古代中国古代历史知识的计算机辅助数据挖掘，由保罗Unschuld博士收集和翻译。

“我们使用AI解码古代中国食谱，在伞形名称SIMLEAP下 - 用于利用古代处方的甜味和苦涩调制化合物的首字母缩略词，”Jago说。

SIMLEAP将不同的专业领域与其联盟，CharitéBerlinUniversity和Chemical Company Bicoll。

“搜索和群集算法通过此数字数据池来识别具有味道平衡能力的潜在材料，”详细信息Jago。

在分析各自的植物原料后，通过其专有的LC味道液相色谱程序，对马来语传感传感验证的吸引力。

“我们使用深入的分析 - 目标和非目标代谢组，以及生物方法，”加入Jago。“我们还采用了现场分析来支持培养开发，提高作物质量。”

该公司采用温和的流程，如赛人和搅拌方法，分离和丰富主要天然品味材料。

桥接行业与学术界
Symrise定期与不同业务领域的学术界和研究机构合作，以发展其味道平衡解决方案。该公司借鉴了内部选择，繁殖和培养，以确定新的自然味道平衡原料。

“我们使用的是感官研究，计算方法，基于分子生物学的细胞研究以及人类干预研究的独特，综合方法 - 例如测量血糖水平的营养研究 - 了解和改善糖类减少应用的甜味，“Jago说。

在Symlife的背景下，公司与基督教多普勒实验室（CDL）维也纳合作进行广泛的研究，以了解甜味和信号传导的机制。

点击放大Symrise与Wageningen University在荷兰合作，开发了一种生物学“人造舌头”。Symrise还与Wageningen University一起进入了类似的伙伴关系，在荷兰开发了一种生物学“人工舌头”。

这种建模的人类感官看法的概念已经被科学家们同样地驾驶筛选假冒酒精与AI和Edlong的食品技师学习消费者偏好乳制品味道。

“新方法可以在短时间内，从植物提取物如植物提取物等复杂混合物中加速潜在风味或味道改性剂的鉴定和表征，”Jago细节。

从侧溪收集
Symlife平台通过开发来自侧溪的自然味道平衡材料，并投资落后一体化和培养来支持循环经济。

“溶液含有各种成分，取决于所需的效果和应用，”Jago Notes Jago。“他们来自许多来源。”

“此外，它们可以以多种格式进行，并且我们使用各种生产过程，具体取决于应用程序。因此，难以命名一个来源，格式或生产过程。“

在最近的发展中，Symrise已经改变了它的在线平台为芳香原料。该公司网站上的成分查找器提供了各种口味的香味分子的所有必要信息。

Benjamin Ferrer.

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