机器学习在食品风味预测和调控中的应用及其最新进展
2023年7月，北京工商大学左敏教授在国际期刊Trends in Food Science & Technology（Q1，IF: 15.3）发表题为“Recent advances and application of machine learning in food flavor prediction and regulation”的综述性文章。
本综述全面总结了在食品风味预测和调控中常用的机器学习模型包括支持向量机、决策树、随机深林、k-近邻、极度学习机、人工神经网络和深度学习的原理、优势、最新的应用进展及未来展望。重点阐述了机器学习基于分子结构、特性、从电子鼻、电子舌和气相色谱-质谱等仪器获得的数据作为输入预测食品风味；及基于代谢物和基因对食品风味进行调控的研究进展。总结并提出了改进机器学习模型对食品风味预测能力的方法及机器学习在食品风味研究中的未来发展方向。论文获得了国家自然科学基金（32122069、32102118）、北京高校卓越青年科学家计划（BJJWZYJH01201910011025）资助。
主要结论
与单一模型相比，同时融合多种机器学习模型可以提高风味轮廓、感知强度及感官质量分类的预测准确性；
多个仪器的结果数据融合做为机器学习输入表现出比单一数据作为输入更好的风味预测能力；
机器学习有望预测风味形成机制、结构-风味质量关系及指导理想风味化合物的合成以满足消费者对健康和美味食品的需求。
挑战和展望
应将食品与人相互作用的数据库应用到指导口腔加工过程中食品风味的预测和调控；
从机器学习在控制化学反应或化学合成中的应用中借鉴经验，可以指导合成渴望的风味物质，实现对食品风味的直接调控。
图文赏析
图1. 机器学习在食品风味领域应用的最新研究进展（A：不同国家以机器学习和风味为主题发表的文章数量比较分析；B：从1981-2023间筛选出的556篇文献，根据标题和摘要的叠加可视化分析结果）。
图2. 机器学习在食品风味预测和调控中的应用。
图3. 机器学习在食品风味领域的未来研究方向：预测风味形成机制、改进食品配方、呈现最佳育种靶点调控食品风味。
左 敏
左 敏（通讯作者），教授，博士生导师，北京工商大学党委常委、副校长。现任农产品质量安全追溯技术及应用国家工程研究中心副主任、食品安全大数据技术北京重点实验室副主任、教育部电子商务专业教学指导委员会委员、教育部学科审核评估专家。2009年入选“北京市中青年骨干教师”，2012年入选“北京市教委青年拔尖人才”计划，2022年入选“北京市属高校教师队伍建设支持计划科研创新团队带头人”。长期致力于食品品质安全大数据、农产品智能预警追溯、数字经济智能决策等交叉领域研究。主持“十三五”及“十四五”国家重点研发计划课题、国家自然科学基金、教育部高校中长期和“十四五”科技发展规划战略研究课题等项目30余项，出版学术著作5部，授权国家发明专利37项、软件著作权74项，发表学术论文150余篇，其中ESI热点论文6篇，高被引论文9篇，相关成果获中国物流与采购联合会科技进步一等奖、中国粮油学会科技进步二等奖、北京市教育教学成果奖一等奖等。兼任中国人工智能学会理事、中国人工智能学会智能服务专业委员会主任委员、中国副食流通协会食品安全与信息追溯分会常务委员等。
纪慧卓
纪慧卓（第一作者），北京工商大学食品科学与工程专业2022级博士研究生，主要研究方向为品质与健康信息溯源与大数据。目前在Trends in Food Science & Technology、Food & Function、Food Chemistry: X、International Journal of Food Science & Technology等期刊发表论文5篇，其中高被引论文1篇。发表中文核心期刊论文1篇，授权发明专利1项，获2022年辽宁省优秀毕业生等奖项。