フードテック・インフォマティクスと機械学習の動向

抄録

 食品分野は食料需要の増大，フードロス削減，消費者の価値の多様化への対応で，フードテックが注目されている。その推進には食品物理による数理モデル，食品物理アプリ（数値解析アプリ），機械学習，センサ，シェフの役割を考察する必要がある。本総説では美味，調理加工，計測，食品物理の４つを構成要素とするフードテック・インフォマティクスを提案し，それに沿って機械学習の適用状況を既存の文献に基づき調査した。その結果，DNN（Deep Neural Networks）と PINN（Physics-informed Neural Networks）が重要であるとの認識が得られ，従来の V&V（Verification and Validation）を拡張して PINN および機械学習の品質保証を加えた次世代のフードテック・インフォマティクスの図式を提案し，食品物理アプリとコネクテッドシェフの活用を展望した。