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成分信息学是一种利用人工智能优化食品各种研发过程的技术。通过利用机器学习，分析食品成分功能数据、物理属性数据、最终产品质量数据和消费者购买数据之间的相关性，成分信息学可以轻松预测和提出理想的成分组合，以塑造消费者想要的食品和菜肴。具体来说，该技术可用于根据最新的消费趋势设计新概念，提高质量（口味、质地、营养价值、健康功能等），并使用替代成分（减少脂肪、盐、糖含量等）改进现有产品。它还可以应用于搜索具有特定功能的食品成分的过程。基于外部公共数据（成分数据库、学术论文、食谱、社交网站等）或公司持有的内部数据（消费者购买数据、感官评价数据、组学分析数据）的综合数据集构建专有算法并提供服务。1
成分信息学：食品开发的未来
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