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]

※お申込前に「注意事項」をご確認ください

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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