中国农科院乳品加工团队首次将大语言模型用于稀奶油货架期预测
2026-07-3036
近日，中国农业科学院农产品加工研究所乳品加工与品质调控创新团队探究了温度波动诱导搅打稀奶油品质劣变的内在机理，并首次将大语言模型（LLM）应用于稀奶油贮藏货架期智能预测，相关研究成果发表于国际期刊《国际食品研究（Food Research International）》（JCR一区，IF=8.8）。搅打稀奶油是烘焙、茶饮行业的核心原料，但国内冷链储运体系不完善，产品在流转中频繁遭遇温度波动，引发乳液增稠结块、脂肪上浮、打发性能衰减、风味劣变等质量缺陷。现有货架期预测模型仅依靠简单结构化数据，无法融合乳品专业领域知识，预测精度与可解释性不足，行业亟需新型智能预测手段。本研究设置4 ℃恒温、25 ℃恒温、温度波动（4 ℃?25 ℃）三组样品，进行3个月贮藏跟踪。结果表明，温度波动组样品体系失稳最为严重——温度循环变化促使脂肪球界面晶体生长、界面蛋白脱落，加剧脂肪球聚结与絮凝，破坏乳液微观结构，导致黏度急剧上升、充气性能下降；4 ℃低温贮藏则能有效延缓乳液失稳。该研究系统揭示了温度波动诱导稀奶油失稳的内在机理，为企业优化冷链储运、配方及加工工艺提供理论依据。同时，团队创新性搭建基于大语言模型的货架期预测框架并完成概念验证，实现了从传统经验判断和高成本长期留样监测向智能化快速预判的转变，有助于大幅节省人力与试验成本。目前该模型尚处于初步验证阶段，未来需积累更多场景数据持续优化，以进一步提升泛化能力和实际应用价值。（联合培养博士生李月和助理研究员闫国森为论文第一作者，副研究员王筠钠为通讯作者）
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