El sabor del futuro
El robot cocinero aprende a "saborear sobre la marcha
Se ha entrenado a un robot "chef" para que pruebe la comida en distintas fases del proceso de masticación y evalúe si está suficientemente sazonada.
Este robot "chef" está aprendiendo a ser un mejor cocinero "probando" la salinidad de un simple plato de huevos y tomates en diferentes etapas del proceso de cocción, imitando un proceso similar en los humanos.
Bio-Inspired Robotics Laboratory, University of Cambridge
En colaboración con el fabricante de electrodomésticos Beko, los investigadores de la Universidad de Cambridge han entrenado a su robot cocinero para que evalúe el grado de salinidad de un plato en distintas fases del proceso de masticación, imitando un proceso similar en los seres humanos.
Sus resultados podrían ser útiles para el desarrollo de la preparación automatizada o semiautomatizada de alimentos , ya que ayudarían a los robots a aprender qué sabe bien y qué no, lo que les haría ser mejores cocineros.
Cuando masticamos los alimentos, notamos un cambio en la textura y el sabor. Por ejemplo, al morder un tomate fresco en pleno verano se liberan jugos, y al masticar, liberando tanto saliva como enzimas digestivas, nuestra percepción del sabor del tomate cambiará.
El robot cocinero, que ya ha sido entrenado para hacer tortillas basándose en los comentarios de los catadores humanos, probó nueve variaciones diferentes de un sencillo plato de huevos revueltos y tomates en tres fases distintas del proceso de masticación, y elaboró "mapas de sabor" de los distintos platos.
Los investigadores descubrieron que este enfoque de "degustación sobre la marcha" mejoraba significativamente la capacidad del robot para evaluar con rapidez y precisión el grado de salinidad del plato respecto a otras tecnologías de degustación electrónica, que sólo prueban una única muestra homogeneizada. Los resultados se publican en la revista Frontiers in Robotics & AI.
La percepción del gusto es un proceso complejo en los seres humanos que ha evolucionado a lo largo de millones de años: el aspecto, el olor, la textura y la temperatura de los alimentos afectan a la forma en que percibimos el gusto; la saliva producida durante la masticación ayuda a transportar los compuestos químicos de los alimentos a los receptores del gusto, principalmente en la lengua; y las señales de los receptores del gusto se transmiten al cerebro. Una vez que nuestro cerebro es consciente del sabor, decidimos si disfrutamos de la comida o no.
El gusto también es muy individual: a algunas personas les encanta el picante, mientras que a otras les gusta el dulce. Un buen cocinero, ya sea aficionado o profesional, se basa en su sentido del gusto, y puede equilibrar los distintos sabores de un plato para obtener un producto final completo.
"La mayoría de los cocineros caseros están familiarizados con el concepto de degustación sobre la marcha, es decir, comprobar un plato a lo largo del proceso de cocción para verificar si el equilibrio de sabores es el adecuado", explica Grzegorz Sochacki, del Departamento de Ingeniería de Cambridge y primer autor del artículo. "Si se van a utilizar robots para ciertos aspectos de la preparación de alimentos , es importante que sean capaces de "saborear" lo que cocinan".
"Cuando saboreamos, el proceso de masticación también proporciona una retroalimentación continua a nuestro cerebro", dijo el coautor, el Dr. Arsen Abdulali, también del Departamento de Ingeniería. "Los métodos actuales de pruebas electrónicas sólo toman una única instantánea de una muestra homogeneizada, por lo que queríamos replicar un proceso más realista de masticación y degustación en un sistema robótico, que debería dar lugar a un producto final más sabroso."
Los investigadores son miembros del Laboratorio de Robótica Bioinspirada de Cambridge, dirigido por el profesor Fumiya Iida, del Departamento de Ingeniería, que se centra en el entrenamiento de robots para que realicen los llamados problemas del último metro, que a los humanos les resultan fáciles, pero a los robots, difíciles. Cocinar es una de estas tareas: las primeras pruebas con su "chef" robot han producido una tortilla pasable utilizando la información de los degustadores humanos.
"Necesitábamos algo barato, pequeño y rápido para añadirlo a nuestro robot y que pudiera hacer la cata: tenía que ser lo suficientemente barato para usarlo en una cocina, lo suficientemente pequeño para un robot y lo suficientemente rápido para usarlo mientras cocinaba", dijo Sochacki.
Para imitar el proceso humano de masticación y degustación en su robot cocinero, los investigadores acoplaron una sonda de conductancia, que actúa como sensor de salinidad, a un brazo robótico. Prepararon huevos revueltos y tomates, variando el número de tomates y la cantidad de sal en cada plato.
Con la sonda, el robot "probó" los platos en forma de cuadrícula, devolviendo una lectura en pocos segundos.
Para imitar el cambio de textura provocado por la masticación, el equipo puso la mezcla de huevos en una batidora e hizo que el robot volviera a probar el plato. Las diferentes lecturas en distintos puntos de la "masticación" produjeron mapas de sabor de cada plato.
Sus resultados mostraron una mejora significativa en la capacidad de los robots para evaluar el grado de salinidad con respecto a otros métodos de cata electrónica, que suelen requerir mucho tiempo y sólo proporcionan una única lectura.
Aunque su técnica es una prueba de concepto, los investigadores afirman que, al imitar los procesos humanos de masticación y degustación, los robots podrán acabar produciendo alimentos que los humanos disfruten y que puedan ajustarse a los gustos individuales.
"Cuando un robot está aprendiendo a cocinar, como cualquier otro cocinero, necesita indicaciones de lo bien que lo ha hecho", dijo Abdulali. "Queremos que los robots entiendan el concepto de sabor, lo que les hará mejores cocineros. En nuestro experimento, el robot puede "ver" la diferencia de la comida al masticarla, lo que mejora su capacidad de degustación".
"Beko tiene la visión de llevar robots al entorno doméstico que sean seguros y fáciles de usar", dijo el Dr. Muhammad W. Chughtai, científico principal de Beko plc. "Creemos que el desarrollo de los cocineros robóticos desempeñará un papel importante en los hogares ocupados y en las residencias asistidas en el futuro". Este resultado es un salto adelante en la cocina robótica, y mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático y profundo, la masticación ayudará a los chefs robóticos a ajustar el sabor para diferentes platos y usuarios."
En el futuro, los investigadores pretenden mejorar el robot cocinero para que pueda degustar distintos tipos de alimentos y mejorar la capacidad de detección para que pueda degustar alimentos dulces o aceitosos, por ejemplo.
La investigación ha sido financiada en parte por Beko plc y el Consejo de Investigación de Ingeniería y Ciencias Físicas (EPSRC), que forma parte de UK Research and Innovation (UKRI). Fumiya Iida es miembro del Corpus Christi College de Cambridge.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Alemán se puede encontrar aquí.
Publicación original
Más noticias del departamento ciencias
Reciba la industria alimentaria y de bebidas en su bandeja de entrada
No se pierda nada a partir de ahora: Nuestro boletín electrónico de la industria de alimentos y bebidas le pone al día todos los martes y jueves. Las últimas noticias del sector, los productos más destacados y las innovaciones, de forma compacta y fácil de entender en su bandeja de entrada. Investigado por nosotros para que usted no tenga que hacerlo.
