Seleccionar ingredientes de un plato puede ser divertido, aunque complicado. Los chefs profesionales y los científicos de alimentos dedican años a perfeccionar su paladar. Ahora, un robot podría unirse a esta actividad gracias a un equipo de investigadores que ha desarrollado un “catador” robótico. Este dispositivo combina inteligencia artificial (IA) y una lengua electrónica capaz de detectar pequeñas diferencias en los sabores.
El equipo de investigación de Penn State ha publicado un estudio que explica cómo la “mente” de la IA utiliza esta lengua artificial para medir la cantidad de agua en un vaso de leche, la mezcla de granos en un café e incluso detectar la descomposición incipiente en jugos de frutas, algo que sería difícil de identificar para un humano.
La idea de usar electrónica para identificar componentes en una mezcla no es nueva. Las máquinas ya pueden medir cosas como la acidez y la temperatura. Sin embargo, lo que han logrado los investigadores va más allá, ya que utilizan IA para imitar la forma en que nuestra lengua, nariz y cerebro interpretan los sabores, en lugar de solo detectar el equilibrio del pH.
Utilizando sensores avanzados conocidos como ISFET (transistor de efecto de campo sensible a iones basado en grafeno), la lengua electrónica puede medir muchos químicos complejos al mismo tiempo, en lugar de necesitar diferentes tipos de sensores como un termómetro o un medidor de pH. Estos sensores generan una gran cantidad de datos, que los procesadores de computadora estándar tardarían en analizar, y que no proporcionarían información útil sobre cuán diluida está la leche o cuán fresco es el jugo de naranja.
En lugar de eso, los investigadores usaron IA en forma de una red neuronal que imita parte de cómo los humanos procesan el sabor. Después de enseñar a la IA cómo diferentes químicos afectan los sensores de la lengua electrónica, la red neuronal pudo identificar con precisión diferentes tipos de refrescos y la frescura del jugo más del 80% de las veces. Sin embargo, eso fue solo el comienzo. Cuando los científicos permitieron que la IA desarrollara su propio método de análisis, la precisión aumentó al 95%, cometiendo muy pocos errores.
La combinación de medir aspectos sutiles de los alimentos y usar IA para interpretar lo que significan es una impresionante simulación de cómo los humanos perciben los sabores. También puede detectar diferencias demasiado sutiles para que un humano las note, como cuando la leche aún no está mala, pero pronto lo estará.
Las pruebas de pureza y frescura de los alimentos son solo algunas de las aplicaciones que una lengua electrónica precisa podría tener para las personas. El sabor, en su nivel más básico, es una forma de identificar químicos. Esto significa que el catador de IA podría ayudar en más que solo la cocina. Teóricamente, podría ser útil en fábricas industriales o en diagnósticos médicos, identificando biomarcadores de enfermedades o cambios en la salud. Estos conceptos aún están en fase de discusión, pero la lengua electrónica podría ser un vistazo al futuro.
