Ученые из Школы пищевых наук и питания Лидса разработали ИИ-процесс, который быстро выявляет растительные белки, способные действовать как эмульгаторы. Из десятков миллионов кандидатов алгоритм отобрал почти 800. Это сократит годы дорогостоящих проб и ошибок и приблизит создание растительных продуктов и косметики нового поколения. Об этом рассказывает сайт Phys.org.
Эмульгаторы необходимы для связывания масла и воды в стабильные смеси в еде, косметике, фармацевтике и промышленности. Их используют в лосьонах, кремах, соусах, мороженом, майонезе и красках. Растет интерес к натуральным альтернативам синтетическим и животным эмульгаторам с высоким углеродным следом.
Исследование опубликовано в Communications Chemistry. Его возглавил постдокторант доктор Симха Шридхаран под руководством профессора Анвеши Саркар из лаборатории Саркар. В работе участвовали ИИ-исследователи Лидса и доктор Рик Саркар, эксперт по машинному обучению из Эдинбургского университета.
Шридхаран отметил, что раньше не было надежного способа предсказать, какие растительные белки поведут себя как эмульгаторы. Команда применила машинное обучение и статистическую физику, чтобы смоделировать структуру белков и отобрать те, что имитируют свойства животных белков.
Тесты подтвердили прогнозы: белки из гороха и картофеля оказались эффективными. Саркар, со-директор Национального инновационного центра альтернативных белков (NAPIC), добавил, что модель нашла почти 800 белков, многие из которых ранее не рассматривались для этой цели. Это показывает, как ИИ ускоряет поиск новых ингредиентов.