論文の概要: Artificial Intelligence-Based Analysis of Ice Cream Melting Behavior Under Various Ingredients
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00507v1
- Date: Sat, 30 Aug 2025 14:00:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.261871
- Title: Artificial Intelligence-Based Analysis of Ice Cream Melting Behavior Under Various Ingredients
- Title(参考訳): 人工知能による各種環境下におけるアイスクリーム融解挙動の解析
- Authors: Zhang Lai Bin, Zhen Bin It,
- Abstract要約: 本報告では,ロカストビーンガム,グアガム,マルトデキストリン,カラギーナンが自家製アイスクリームの融解挙動に及ぼす影響について検討する。
タイムラプス記録は、時間の経過とともに融解の進行を捉え解析するために使用された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The stability of ice cream during melting is a critical factor for consumer's acceptance and product quality. With the commonly added stabilizer to improve texture, structure and slower melting as the factors to analyze. This report explores the effects of locust bean gum, guar gum, maltodextrin, and carrageenan on the melting behavior of homemade ice cream. The main objective was to assess how these additives influence melting resistance and to identify a more cost-effective recipe formulation. Ice cream samples incorporating each additive were prepared and subjected to melting tests under controlled conditions. Timelapse recordings were used to capture and analyze the progression of melting over time. Python and OpenCV is used for process and analysis. Observations revealed that all samples retained a foam-like structure even after melting, suggesting the stabilizers contributed to the formation of a stable air-cell matrix. Furthermore, when the melted samples were re-frozen and subsequently melted again, they displayed increased sturdiness, indicating improved resilience of the ice cream structure. Comparative analysis of the different stabilizers highlighted variations in their effectiveness, with some offering stronger melting resistance and structural support than others. Overall, the findings provide insights into the functional roles of commonly used food additives in ice cream formulation. By evaluating both performance and cost, this study demonstrates the potential for developing recipes that balance durability with economic efficiency, contributing to practical applications in both small-scale and commercial ice cream production.
- Abstract(参考訳): 融解時のアイスクリームの安定性は、消費者の受け入れと製品品質にとって重要な要素である。
一般的に添加される安定剤は、分析する要因として、テクスチャ、構造、融解が遅くなる。
本報告では,ロカストビーンガム,グアガム,マルトデキストリン,カラギーナンが自家製アイスクリームの融解挙動に及ぼす影響について検討する。
主な目的は、これらの添加物が融解抵抗にどのように影響するかを評価し、よりコスト効率の良いレシピの定式化を同定することであった。
各添加剤を配合したアイスクリーム試料を調製し, 制御条件下での融解試験を行った。
タイムラプス記録は、時間の経過とともに融解の進行を捉え解析するために使用された。
PythonとOpenCVはプロセスと分析に使われている。
観察の結果, いずれの試料も溶融後も泡状構造を保ち, 安定化剤が安定な気セルマトリックスの形成に寄与することが示唆された。
さらに, 融解した試料を再度凍結し, 再融解すると, 頑丈さが増し, アイスクリーム構造のレジリエンスが向上した。
異なるスタビライザーの比較分析では, その有効性に違いが見られ, 融解抵抗と構造的支持が他のものよりも強いものもあった。
総じて、アイスクリームの定式化において一般的に用いられる食品添加物の機能的役割に関する知見を提供する。
本研究は、性能とコストの両面で評価することにより、耐久性と経済効率のバランスをとるレシピを開発する可能性を示し、小規模・商用のアイスクリーム生産における実践的応用に寄与する。
関連論文リスト
- Losses that Cook: Topological Optimal Transport for Structured Recipe Generation [13.266745265211329]
埋め込み空間における点雲として成分リストを表す新しいトポロジ的損失を示す。
標準のNLGメトリクスとレシピ固有のメトリクスの両方を用いて、我々の損失は食材レベルとアクションレベルのメトリクスを著しく改善する。
人間の嗜好分析は、私たちのモデルが62%のケースで好まれることを示す、私たちの発見を支持します。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-05T20:09:41Z) - Multi-Modal Zero-Shot Prediction of Color Trajectories in Food Drying [3.154269505086155]
このモデルはクッキー乾燥用2.12とリンゴ乾燥用1.29のRMSEを達成し、ベースラインモデルと比較して90%以上の誤差を低減した。
これらの実験結果は、モデルの優れた精度、堅牢性、広範囲な適用性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-05T22:17:25Z) - Advancing Food Nutrition Estimation via Visual-Ingredient Feature Fusion [69.84988999191343]
我々はファストフード(FastFood)について紹介する。ファストフード(FastFood)は、908のファストフードカテゴリーに84,446のイメージを持つデータセットで、成分や栄養のアノテーションが特徴である。
栄養推定の精度を高めるために,新しいモデル非依存型ビジュアル・イングレディエント・フィーチャー・フュージョン (VIF$2$) 法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-13T17:01:21Z) - Machine Learning Reveals Composition Dependent Thermal Stability in Halide Perovskites [8.55812400071022]
合成,温度,材料特性の予期せぬ相関を明らかにするために,データ可視化と機械学習技術を適用した。
合成に依存しない(>85%の精度)と合成に依存しない(>75%の精度)モデルアプローチの両方で、10個のペロブスカイトフィルムのPL特性を効果的に予測する。
このモデルでは、Cs含有量と材料熱安定性の相関関係について検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-05T00:13:18Z) - FlavorDiffusion: Predicting Food Pairings and Chemical Interactions Using Diffusion Models [0.0]
本稿では,フレーバー拡散モデルを用いた食品化学相互作用と成分ペアリングの予測手法を提案する。
グラフベースの埋め込み、拡散プロセス、化学特性の符号化を統合することで、FravorDiffusionはデータの不均衡に対処し、クラスタリングの品質を高める。
提案する枠組みは, 食品科学におけるスケーラブルで解釈可能な, 化学的に情報を得たソリューションを提供する, 計算ガストロノミーにおける重要な一歩である。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-08T06:47:27Z) - Retrieval Augmented Recipe Generation [96.43285670458803]
本稿では,レシピ生成のための拡張型大規模マルチモーダルモデルを提案する。
既存のデータストアからサプリメントとして、イメージにセマンティックに関連付けられたレシピを検索する。
生成したレシピ候補間の一貫性を計算し、異なる検索レシピを生成のコンテキストとして使用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-13T15:58:50Z) - Anticipatory Understanding of Resilient Agriculture to Climate [66.008020515555]
本稿では,リモートセンシング,深層学習,作物収量モデリング,食品流通システムの因果モデリングを組み合わせることで,食品のセキュリティホットスポットをよりよく識別する枠組みを提案する。
我々は、世界の人口の大部分を供給している北インドの小麦パンバスケットの分析に焦点をあてる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-07T22:29:05Z) - Non-Destructive Peat Analysis using Hyperspectral Imaging and Machine Learning [4.949467670284275]
ピートはウイスキー生産において重要な要素であり、最終製品に独特の風味を付与する。
本稿では, ハイパスペクトル画像を用いた非破壊解析により, ウイスキー製造における泥炭利用効率の向上に向けた実現可能性調査を行うことにより, この問題に対処することを目的とする。
その結果、ショットウェーブ赤外(SWIR)データは、泥炭サンプルを分析し、総フェノール濃度を99.81%まで予測するのにより効果的であることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-03T15:47:07Z) - Extreme Miscalibration and the Illusion of Adversarial Robustness [66.29268991629085]
敵の訓練は、しばしばモデルの堅牢性を高めるために使用される。
我々は、この観測されたロバストネスの利得はロバストネスの錯覚(IOR)であることを示した。
我々は,NLPコミュニティに対して,試験時間温度のスケーリングを堅牢性評価に組み込むよう促す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T13:49:12Z) - Deep Cost-sensitive Learning for Wheat Frost Detection [4.688103461256747]
気温, 小麦収量, ハイパースペクトル情報によって特徴付けられるデータを収集することにより, ハイパースペクトルコムギのフロストデータセットを作成する。
本稿では,1次元畳み込みニューラルネットワークを基本フレームワークとして,コスト感受性の深い学習手法を提案する。
実験の結果,検出精度は0.943点,スコアは0.623点であった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-25T05:07:24Z) - Recognition of Defective Mineral Wool Using Pruned ResNet Models [88.24021148516319]
我々はミネラルウールのための視覚品質管理システムを開発した。
ウール標本のX線画像が収集され、欠陥および非欠陥サンプルのトレーニングセットが作成された。
我々は98%以上の精度のモデルを得たが、同社の現在の手順と比較すると、20%以上の欠陥製品を認識することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-01T13:58:02Z) - Picture-to-Amount (PITA): Predicting Relative Ingredient Amounts from
Food Images [24.26111169033236]
食品画像から各成分の相対的な量を予測するという,新しい課題と課題について考察する。
本稿では,この問題を解決するために,Picture-to-AmountディープラーニングアーキテクチャであるPITAを提案する。
インターネットから収集されたレシピのデータセットの実験は、モデルが有望な結果を生成することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-17T06:43:18Z) - Cross-Modal Food Retrieval: Learning a Joint Embedding of Food Images
and Recipes with Semantic Consistency and Attention Mechanism [70.85894675131624]
画像とレシピを共通の特徴空間に埋め込み、対応する画像とレシピの埋め込みが互いに近接するように学習する。
本稿では,2つのモダリティの埋め込みを正規化するためのセマンティック・一貫性とアテンション・ベース・ネットワーク(SCAN)を提案する。
食品画像や調理レシピの最先端のクロスモーダル検索戦略を,かなりの差で達成できることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-09T07:41:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。