Ученые впервые построили 3D-модель еды по двумерному изображению структуры продуктов
Исследователи Института физики Земли РАН смогли создать трехмерную модель внутреннего строения продуктов питания на основе их двумерного изображения с помощью методов, которые раньше использовались для поиска нефти и газа. Опираясь на новую методику, можно предсказать физические свойства пищевого продукта и смоделировать процессы, происходящие внутри него, сообщает пресс-служба Российского научного фонда.
Физические свойства еды определяют не только ее вкусовые качества, но и то, как долго продукты могут храниться, каким образом еду лучше обрабатывать и представляет ли она опасность для человека. Трехмерное изображение внутреннего строения продукта может рассказать о его физических свойствах, но не всегда удается получить 3D-изображение для такого анализа.
Ученые ИФЗ РАН применили компьютерный алгоритм, позволяющий реконструировать полную 3D-модель еды по двумерному изображению ее внутреннего строения. В своей работе исследователи использовали метод вероятностной реконструкции, который ранее показал свою эффективность в описании структуры пород, содержащих нефть и газ.
«В рамках этой работы мы показали, что для некоторых пищевых продуктов разработанные нами методы позволяют восстановить точные трехмерные данные, на основе которых можно проводить моделирование самых различных процессов и рассчитывать физические свойства», — объясняет старший научный сотрудник ИФЗ РАН Кирилл Герке.
Схема процесса реконструкции. Предоставлена Кириллом Герке
Как признают ученые, у разработанной технологии есть и недостатки. Например, точность алгоритма недостаточна для описания продукта сложного строения. Созданию более точных моделей мешает низкое соответствие входного двумерного изображения и реального объекта, неоднородность структуры продукта и недостаточное количество информации для описания объектов со сложным строением.
«Основной проблемой нашего подхода является его вычислительная затратность: используемый метод оптимизации требует гораздо больше времени, чем существующие подходы, например, с использованием искусственного интеллекта, — отмечает Кирилл Герке. — С другой стороны, у разработанного нами подхода есть основное преимущество, которое, по нашему мнению, перевешивает недостатки: он строго описывает структуру исследуемого объекта».
Статья ученых опубликована в Journal of Food Engineering.
Читайте также:
«Гормон сна» защищает от сердечной недостаточности. Для его синтеза нужно есть бананы и индейку