人工智能赋能食品成分分析-协同增强传统的核磁共振方法

人工智能（artificial intelligence，AI）与核磁共振（nuclear magnetic resonance，NMR）光谱学的整合正在成为食品成分分析的一种变革性方法，为确保食品质量和安全提供了创新的解决方案。利用核磁共振波谱的人工智能算法有潜力提高食品科学中结构分析的精度和效率，解决复杂数据解释方面的挑战，并推进食品真实性、来源可追溯性和污染检测的方法。本文综述了人工智能技术的应用，特别是机器学习（ML）模型，包括监督学习（SL）、无监督学习（UL）和深度学习（DL），在增强核磁共振数据解释和分析方面的应用；讨论了基本的核磁共振原理，并探索了人工智能在解决光谱复杂性和改进食品成分表征方面的集成。这种结构化的方法评估了人工智能在食品科学背景下的光谱预测、模式识别和数据驱动的模型开发中的作用。

关键发现：

1、 食品科学中的核磁共振与人工智能技术及其技术的整合

图1 核磁共振在食品科学中的应用

图2 整合AI-NMR的工作流程图

核磁共振是一种强大的分析技术，它有助于具有非零自旋量子数（如¹H、¹³C和¹F）的原子核与交变磁场之间的能量交换，并结合恒定磁场。虽然核磁共振在药物、营养科学和大分子分析中得到了广泛的应用，但其在食品分析中的意义尤其值得注意。人工智能技术与核磁共振技术的集成越来越被认为是分析化学的一个关键进展，特别是在食品成分分析领域。机器学习（machine learning，ML）是人工智能的一个基本方面，在提高核磁共振数据解释和结构分辨率方面已经显示出了相当大的前景。ML在计算核磁共振中的应用可以大致分为两个主要功能：预测和分析。在预测领域，ML便于计算量子质量的核磁共振化学位移，并显著降低了计算成本。在分析领域，ML帮助将实验数据与计算模型对齐，以确定最可能的分子结构。值得注意的是，各种ML方法，包括DP4-AI、神经网络（NN）和DL，已经被有效地用于推进核磁共振波谱学。

2、 分析食品核磁共振数据的ML模型

图3 机器学习在核磁共振波谱学中的分类与应用

ML是人工智能的一个子集，专注于基于数据的模式识别、推理和预测分析。各种ML技术，包括有监督学习（supervised learning，SL）、无监督学习（unsupervised learning，UL），强化学习（reinforcement learning，RL）和深度学习（deep learning，DL），正在被探索用于食物分析，尽管RL在这一背景下的应用有限。图3显示了ML技术的分类及其在核磁共振分析中的应用。

3、 人工智能-核磁共振技术在食品化学中的应用

图4 人工智能-核磁共振技术在食品分析中的应用

人工智能与核磁共振技术的集成标志着食品分析的变革性转变，如图4所示。人工智能-核磁共振应用的主要目标是提高食品成分的结构分析和质量评估的准确性，从而推进食品化学的技术进步，加强食品安全。随着这些技术的不断发展，人工智能-核磁共振在食品化学中的作用将得到大幅扩展。通过对成分含量和分子结构的准确测定，研究人员可以加深他们对食品的营养和功能特性的理解，培育符合安全和质量标准的创新解决方案。随着人工智能和核磁共振之间的协同作用的成熟，它有望解决食品分析中的关键挑战，提高产品质量和消费者的信任度。

4、 挑战和未来展望

图5 人工智能-核磁共振技术当前面临的挑战和未来的发展方向

人工智能与核磁共振技术的整合为食品成分分析提供了一个变革性的机会，提高了光谱分辨率，并使食品成分和结构的精确预测和分类成为可能（图5）。然而，尽管有了这些进展，人工智能-核磁共振混合方法面临着关键的挑战，必须加以解决，以充分利用其潜力。

结论

人工智能技术，从有监督和无监督学习到深度学习，已经证明了它们在破译复杂的核磁共振光谱方面的有效性，促进了精确的结构阐明和成分分析。人工智能处理大型数据集的能力不仅有助于识别重叠的光谱信号，而且还增强了对掺假和污染的检测，从而加强了食品安全和质量保证。

尽管有这些有希望的发展，但对模型训练的大量、高质量数据集的需求构成了重大障碍，特别是考虑到与数据采集相关的高成本和时间限制。此外，在核磁共振分析的背景下，人工智能模型的可解释性对于培养食品科学家和监管机构之间的信任和接受度至关重要。人工智能算法的复杂性往往限制了它们的实际应用，这强调了对更透明的模型的需求。因此，人工智能专家、食品科学家和光谱学家之间的跨学科合作将对应对这些挑战至关重要，最终促进人工智能-核磁共振技术从研究转化为食品工业的实际应用。

总之，人工智能和核磁共振的协同方法不仅有望推进食品化学，而且为食品生产和分析的可持续实践铺平了道路。通过克服现有的障碍和利用跨学科的专业知识，人工智能增强的核磁共振技术的未来可以对食品安全和质量标准的发展做出重大贡献。

原文：Ruge Cao, Jingxin Li, Han Ding, Tingting Zhao, Zicong Guo, Yaying Li, Xingchun Sun, Fang Wang, Ju Qiu, Synergistic approaches of AI and NMR in enhancing food component analysis: A comprehensive review, Trends in Food Science & Technology, Volume 156, 2025, 104852, ISSN 0924-2244, https://doi.org/10.1016/j.tifs.2024.104852.