食品開発に欠かせないフレーバー

食品を食べる際に感じられる味や香りのことをフレーバーと言い、その品質評価については長年にわたり様々な試行錯誤が行われてきた。最近では、ガスクロマトグラフィーと質量分析を用いた嗅覚測定器による分析（GC-MS/O）が幅広く行われている。しかし、大量の処理が実行できない点などの課題が残っており、食品フレーバーの最適な評価プロセスはまだ確立されていない。

中国にある清華大学のKexin Biら研究者は、食品フレーバーの品質評価の最適化という課題に着目し、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて嗅覚測定器の結果予測を試みた。結果、短時間で約93%の精度の予測を行うことができるモデル構築に成功した。

CNNを用いた嗅覚測定器の結果予測

Kexin Biらの研究のポイントは以下の通りだ。