L’Intelligenza Artificiale potrebbe far assaporare le carni vegetali come se fossero vere?
Gli ingegneri di Stanford utilizzano test meccanici e AI per migliorare le consistenze della carne a base vegetale, accelerando potenzialmente lo sviluppo di alternative realistiche.
Hai fretta? Ecco i fatti salienti!
- Il team ha testato hot dog, salsicce, tacchino e tofu di origine animale e vegetale.
- I dati generati dall’IA hanno mimato i test sensoriali umani, mostrando coerenza nei risultati.
- Gli hot dog e le salsicce a base vegetale hanno mostrato una consistenza molto simile a quella dei loro corrispettivi di origine animale nei test di texture.
Guidata dalla Professoressa Ellen Kuhl, la squadra ha combinato test meccanici e apprendimento automatico per misurare con precisione la consistenza del cibo con l’IA, potenzialmente accelerando la creazione di prodotti vegetali più realistici.
Pubblicato su npj Science of Food, lo studio ha dimostrato che l’apprendimento automatico può replicare le esperienze sensoriali dei degustatori umani, segnando un passo significativo nello sviluppo del cibo a base vegetale.
I ricercatori hanno testato vari tipi di carne animale e vegetale, tra cui hot dog, salsicce, tacchino e tofu. Hanno scoperto che alcuni prodotti a base vegetale imitano già da vicino la consistenza delle carni animali.
“Siamo rimasti sorpresi nel scoprire che i prodotti vegetali di oggi possono riprodurre l’intero spettro di consistenze delle carni animali”, ha detto Kuhl, come riportato da Phys Org.
La capacità di replicare queste consistenze è fondamentale in quanto gli alimenti a base vegetale sono spesso percepiti come carenti del morso o della masticabilità della carne vera, un ostacolo per molti consumatori.
L’approccio di Stanford è radicato nell’ingegneria meccanica. I ricercatori hanno utilizzato un metodo di test della consistenza del cibo in 3D, dove hanno applicato forze di trazione, spinta e taglio su campioni di carne e tofu.
Questi test simulano le forze esercitate durante la masticazione. I dati provenienti da questi test sono stati poi elaborati attraverso un modello di apprendimento automatico, che ha creato delle equazioni per descrivere le proprietà fisiche degli alimenti.
Quando la squadra ha confrontato i risultati meccanici con le valutazioni sensoriali umane, ha trovato una notevole coerenza. Ad esempio, hot dog e salsicce a base vegetale hanno risposto in modo simile ai loro corrispettivi di origine animale nei test meccanici, con i tester umani che li hanno valutati in modo molto simile in termini di rigidità e masticabilità.
Le implicazioni di queste scoperte potrebbero essere di vasta portata.
“Invece di utilizzare un approccio di tentativi ed errori per migliorare la consistenza della carne vegetale, potremmo immaginare di utilizzare l’intelligenza artificiale generativa per generare scientificamente ricette per prodotti a base di carne vegetale con proprietà esattamente desiderate,” ha detto Skyler St. Pierre, autrice principale dello studio, come riportato da Phys Org.
Condividendo i loro dati di test online, il team spera di incoraggiare la collaborazione e accelerare l’innovazione nell’industria alimentare a base vegetale, ha osservato Phys Org.
Il team di ricerca continua a espandere il proprio database di dati sulla consistenza degli alimenti, includendo piani per testare nuovi prodotti come fette di salumi vegetali e carni a base di funghi, ha rilevato Phys Org.
Con questi sforzi, mirano a creare un approccio più standardizzato e basato sui dati per lo sviluppo di alternative a base vegetale che potrebbero un giorno soddisfare anche i più accaniti amanti della carne.
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