❋ 4.5
Разработчики из РТУ МИРЭА создали программный модуль, который на основе параметров технологического процесса, органолептических показателей качества сырья, а также его физико-химических и реологических характеристик прогнозирует итоговую оценку вкуса кондитерских изделий. В качестве входных данных используются температура, давление, расход технологических потоков, скорость работы оборудования и перемещения продукта, влажность, кислотность, содержание сухих веществ, вязкость, консистенция и другие параметры, поступающие от производственных датчиков и средств лабораторного контроля. Сегодня оценка вкуса на производстве часто проводится субъективно, с привлечением экспертов-дегустаторов, что требует времени и не позволяет оперативно корректировать технологический процесс. Разработанная программа, использующая многослойную нейронную сеть, позволяет рассчитывать прогнозную оценку вкуса непосредственно в ходе производства и своевременно формировать рекомендации по корректировке технологических и режимных параметров.
РТУ МИРЭА
# искусственный интеллект
# нейросети
# сладости
# технологии
© Ulysse Pointcheval, unsplash
Вкус кондитерского изделия — главный фактор, по которому покупатель выбирает продукт. Но предсказать его заранее, до того как партия будет выпущена, сложно. Классический подход: технолог готовит образец, созывает дегустационную комиссию, специалисты пробуют и дают заключение. Это занимает время, требует человеческого ресурса и, главное, не позволяет оперативно корректировать процесс, если что-то пошло не так.
