このサイトではJavaScriptを使用しています。ブラウザの設定でJavaScriptを有効にしてからお使いください。 AIによる食品の品質予測・評価と食感デザインへの適用および展望 [講習会詳細] | テックデザイン
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AIを業務に活かしたいR&D担当や品質管理に携わる技術者におすすめ! 初学者にもわかるよう人工知能の基礎を解説した上で、AIの使い分けや品質予測・評価、食感デザインについての適用ポイントを事例ごとに解説し、ポストAI時代の食品開発の動向についても紹介します。

 

AIによる食品の品質予測・評価と食感デザインへの適用および展望

 

コード tds20241024h1
ジャンル 食品
形式 オンラインセミナー(Live配信)
日程/時間 2024年 10月 24日(木) 14:00~16:00
配信について 見逃し配信もあります(視聴期間は10日程度)
資料(テキスト) 電子ファイルをダウンロード
受講料
(申込プラン)

通常価格: 24,200円 (消費税込)

PDF+カラー製本テキスト : 27,500円 (消費税込)

 

AIによる食品の品質予測・評価と食感デザインへの適用および展望

●講師

京都大学 大学院農学研究科 助教 京都大学創発PI 小川 剛伸先生

2014年京都大学大学院農学研究科博士後期課程 修了。日本学術振興会 特別研究員PDを経て、2016年に京都大学大学院農学研究科 助教に着任。2022年より京都大学創発PIを務める。食品の合理的な高品質化を目的に、食品の製造過程から、咀嚼・嚥下過程、脳での認知過程までに生起する現象の解明に取り組んでいる。特に、食品の透明化による内部構造の三次元イメージング法、人が認知する各種食感の計測法、AI網羅的・逆解析法など、新たな計測法や解析法を独自に開発することで、美味しさの認知機構の解明など、食に関する生命システムの包括的な理解を目指している。2017年井上研究奨励賞受賞、2019年日本食品工学会奨励賞受賞、2021年安藤百福賞発明発見奨励賞受賞、2022年農芸化学奨励賞受賞、2022年日本農学進歩賞受賞。

●詳細

Ⅰ.AIの基礎
1.AIの分類
2.機械学習について
3.深層学習について
4.生成AIについて

Ⅱ.AIを食品の品質予測・評価に適用する際の考え方とポイント
1.各種AIをどのように使い分けるのか?
2.AIを適用する際の注意点

Ⅲ.食品品質の予測とデザインにおけるAIの具体的な適用事例
1.ワインの成分からの品質予測
2.パンの気泡構造の計測
3.透明化による食品内部構造の3次元超深部計測
4.麺内部のグルテン構造に基づく食感の予測とデザイン
5.人の触覚閾値を凌駕する精度での食感評価

Ⅳ.今後の動向
1.AIの活用における課題
2.食品の研究開発におけるAI活用の展望(ポストAI時代)

<本講座での習得事項>
1.機械学習・深層学習・生成AIといった人工知能の基礎知識
2.食品の品質予測と評価への各種AIの活用法
3.食品の研究開発においてポストAI時代に必要なこと

<講義概要>
“美味しい”食品を上市するためには、日々の研究・開発の積み重ねや、知識や経験の蓄積が重要であることはもちろんですが、これまでのやり方では、多くの時間と資金を要したり、研究・開発が行き詰ったりしてしまうこともあるかと思います。そのような際、人工知能(AI)の活用は魅力的です。画期的なAIが登場して早10年。AIは当たり前のように私たちの日常に存在するようになり、AIが人をも凌駕すると言われてもあまり驚かなくなりました。一方で、AIを使ったら何ができるのか?そもそもAIって何なのか?という方もおられるのではないでしょうか。AIが開発された経緯をみると、例えば、機械学習の後に、深層学習が開発され、劇的にAIにできることが増えましたが、食品の品質予測や評価をする際に、深層学習が必ずしも適しているとは限りません。
本講義では、まず、機械学習・深層学習・生成AIといった人工知能の基礎について、概説します。次に、各種AIをどのように使い分ければよいのかについて、AIを適用する際の注意点に触れながら、説明します。さらに、食品の品質予測と評価への各種AIの活用法について、講師がこれまでに実施してきた研究事例を中心に、概説します。最後に、食品の研究開発においてポストAI時代に必要なことについて考えます。



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