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On a bench at Penn State, Xu Zhou measures how food materials respond to electromagnetic energy. The numbers he needs usually already exist, but they sit in thousands of papers published over decades. A team he leads has now shown that AI agents, guided by human experts, can read those papers and assemble the figures into a searchable database in a fraction of the time it used to take.
Sur une paillasse de Penn State, Xu Zhou mesure la manière dont les matériaux alimentaires réagissent à l'énergie électromagnétique. Les chiffres dont il a besoin existent généralement déjà, mais ils se trouvent dans des milliers d'articles publiés depuis des décennies. Une équipe qu'il dirige a désormais montré que des agents IA, guidés par des experts humains, peuvent lire ces articles et assembler les valeurs dans une base de données consultable, en une fraction du temps qu'il fallait auparavant.
Food engineers rely on what are called physical property data, such as the dielectric properties that govern microwave heating, to build mathematical models and computer simulations. Those values are often buried in tables, figures and equations rather than in the running text that conventional data-mining tools read. The system, called AgentXtract, assigns different AI agents to different formats. They extract the numerical data, then validate, standardize and organize it, while food engineers choose the sources and make sure the data can be trusted. To choose the underlying models, the researchers compared 10 large language models from OpenAI, Google and Anthropic on accuracy, speed and cost, using data checked by hand as a reference.
Les ingénieurs en alimentation s'appuient sur ce que l'on appelle les données de propriétés physiques, comme les propriétés diélectriques qui gouvernent le chauffage aux micro-ondes, pour construire des modèles mathématiques et des simulations informatiques. Ces valeurs sont souvent enfouies dans des tableaux, des figures et des équations, plutôt que dans le texte courant que lisent les outils classiques d'exploration de données. Le système, baptisé AgentXtract, attribue différents agents IA à différents formats. Ils extraient les données numériques, puis les valident, les normalisent et les organisent, tandis que les ingénieurs en alimentation choisissent les sources et s'assurent que les données sont fiables. Pour choisir les modèles sous-jacents, les chercheurs ont comparé 10 grands modèles de langage d'OpenAI, de Google et d'Anthropic sur la précision, la vitesse et le coût, en utilisant comme référence des données vérifiées à la main.
The speed gap is the figure the researchers emphasize. Zhou recalls that the same work once required "an experienced graduate student or postdoctoral researcher to spend six months or more". With the agents, the team collected and organized more than 4,000 experimental data records in just 30 minutes. That speed is what made the next discovery possible. Once the data were gathered together, the team found a new and consistent relationship between the dielectric constant and the loss factor for more than 100 different foods. Zhou says it had gone unreported because collecting so much data manually was too hard. The finding comes from the team's own compilation and still needs to be checked by other researchers.
L'écart de vitesse est le chiffre sur lequel insistent les chercheurs. Xu Zhou se souvient que ce même travail exigeait autrefois « un étudiant de troisième cycle expérimenté ou un chercheur postdoctoral qui passe six mois ou plus ». Avec les agents, l'équipe a collecté et organisé plus de 4 000 enregistrements de données expérimentales en seulement 30 minutes. Cette rapidité a rendu possible la découverte suivante. Une fois les données rassemblées, l'équipe a trouvé une relation nouvelle et constante entre la constante diélectrique et le facteur de perte, pour plus de 100 aliments différents. Xu Zhou explique que cette relation n'avait pas été signalée, car rassembler manuellement une telle quantité de données était trop difficile. Ce résultat provient de la compilation réalisée par l'équipe et doit encore être vérifié par d'autres chercheurs.
The database also serves as a knowledge base for a general-purpose AI. In a setup known as retrieval-augmented generation, the AI searches the verified entries before answering, so it can give a reference and explain the result. Zhou's example is a question about the dielectric properties of potatoes at a specific frequency, answered with the underlying data and an explanation of how those properties affect microwave heating. For food engineers, the gain is faster access to checked data, which matters for product development and process design. Zhou argues the method is not limited to food science. Its results are due in the March 2027 issue of the Journal of Food Engineering, and the article does not say when the database itself will be open to other users.
La base de données sert aussi de base de connaissances à une IA généraliste. Dans une configuration appelée génération augmentée par récupération, l'IA consulte les entrées vérifiées avant de répondre, ce qui lui permet de fournir une référence et d'expliquer le résultat. L'exemple de Xu Zhou porte sur une question relative aux propriétés diélectriques de la pomme de terre à une fréquence précise, à laquelle l'IA répond en citant les données sous-jacentes et en expliquant comment ces propriétés influencent le chauffage aux micro-ondes. Pour les ingénieurs en alimentation, le gain est un accès plus rapide à des données vérifiées, ce qui compte pour le développement de produits et la conception des procédés. Xu Zhou estime que la méthode ne se limite pas à la science alimentaire. Ses résultats paraîtront dans le numéro de mars 2027 du Journal of Food Engineering, et l'article ne précise pas quand la base de données elle-même sera ouverte à d'autres utilisateurs.