¿Podría la IA hacer que las carnes a base de plantas tengan el sabor de la carne real?

Las ingenieras de Stanford utilizan pruebas mecánicas e inteligencia artificial para mejorar las texturas de la carne a base de plantas, acelerando potencialmente el desarrollo de alternativas realistas.

Dirigido por la profesora Ellen Kuhl, el equipo combinó pruebas mecánicas y aprendizaje automático para medir con precisión la textura de los alimentos con IA, potencialmente acelerando la creación de productos vegetales más realistas.

Publicado en npj Science of Food, el estudio demostró que el aprendizaje automático puede replicar las experiencias sensoriales de los catadores humanos, marcando un paso significativo en el desarrollo de alimentos a base de plantas.

Los investigadores probaron varias carnes de origen animal y vegetal, incluyendo hot dogs, salchichas y pavo, junto con tofu. Descubrieron que algunos productos a base de plantas ya imitan de cerca la textura de las carnes de origen animal.

“Nos sorprendió descubrir que los productos basados en plantas de hoy en día pueden reproducir todo el espectro de texturas de las carnes animales”, dijo Kuhl, según reporta Phys Org.

La capacidad de replicar estas texturas es crítica, ya que los alimentos basados en plantas a menudo se perciben como carentes del bocado o la masticabilidad de la carne real, una barrera para muchos consumidores.

El enfoque de Stanford se basa en la ingeniería mecánica. Los investigadores utilizaron un método de prueba de textura de alimentos en 3D, donde aplicaron fuerzas de tracción, empuje y corte a muestras de carne y tofu.

Estas pruebas simulan las fuerzas ejercidas al masticar. Los datos de estas pruebas se procesaron luego a través de un modelo de aprendizaje automático, que creó ecuaciones para describir las propiedades físicas de los alimentos.

Cuando el equipo comparó los resultados mecánicos con las clasificaciones sensoriales humanas, encontraron una consistencia sorprendente. Por ejemplo, los perros calientes y salchichas a base de plantas se desempeñaron de manera similar a sus contrapartes animales en las pruebas mecánicas, con evaluadores humanos clasificándolos de forma cercana en términos de rigidez y masticabilidad.

Las implicaciones de estos hallazgos podrían ser de gran alcance.

“En lugar de usar un enfoque de prueba y error para mejorar la textura de la carne basada en plantas, podríamos imaginar el uso de inteligencia artificial generativa para generar científicamente recetas para productos de carne a base de plantas con propiedades precisamente deseadas”, dijo Skyler St. Pierre, autora principal del estudio, según informó Phys Org.

Al compartir sus datos de prueba en línea, el equipo espera fomentar la colaboración y acelerar la innovación en la industria alimentaria basada en plantas, señaló Phys Org.

El equipo de investigación continúa ampliando su base de datos de textura de alimentos, incluyendo planes para probar nuevos productos como lonchas de delicias vegetales y carnes a base de hongos, señaló Phys Org.

Con estos esfuerzos, aspiran a crear un enfoque más estandarizado y basado en datos para el desarrollo de alternativas basadas en plantas que, algún día, podrían satisfacer incluso a los amantes de la carne más comprometidos.