¿Puede la IA mejorar la carne de origen vegetal?
Reducir las proteínas animales en nuestra dieta puede ahorrar recursos y emisiones de gases de efecto invernadero. Pero convencer a los consumidores amantes de la carne de que cambien de menú es todo un reto. Desde el punto de vista de la ingeniería mecánica, los ingenieros de Stanford son pioneros en un nuevo enfoque de las pruebas de textura de los alimentos que podría allanar el camino a falsos filetes que engañen incluso a los carnívoros empedernidos.
¿Es posible reducir la diferencia de textura entre la carne de origen vegetal y la de origen animal? Ellen Kuhl y su laboratorio lo están intentando. De izquierda a derecha: Skyler St. Pierre, Marc Levenston, Ellen Kuhl, Reese Dunne, Ethan Darwin, Valerie Perez Medina y Divya Adil posan con la carne y la carne de origen vegetal que analizaron.
Kurt Hickman/Stanford University
En un nuevo artículo publicado en Science of Food, el equipo demuestra que una combinación de pruebas mecánicas y aprendizaje automático puede describir la textura de los alimentos con una sorprendente similitud a la de los catadores humanos. Este método podría acelerar el desarrollo de nuevas y mejores carnes de origen vegetal. El equipo también descubrió que algunos productos de origen vegetal ya se ajustan a la textura de las carnes que imitan.
"Nos sorprendió descubrir que los productos vegetales actuales pueden reproducir todo el espectro de texturas de las carnes animales", afirma Ellen Kuhl, catedrática de Ingeniería Mecánica y autora principal del estudio. Los sustitutos de la carne han avanzado mucho desde que el tofu era la única opción, añadió.
La ganadería industrial contribuye al cambio climático, la contaminación, la pérdida de hábitats y la resistencia a los antibióticos. Esta carga para el planeta puede aliviarse cambiando las proteínas animales por las vegetales en la dieta. Un estudio calcula que las carnes vegetales tienen, por término medio, la mitad de impacto ambiental que la carne animal. Pero muchos consumidores de carne son reacios al cambio; sólo un tercio de los estadounidenses encuestados se declararon "muy propensos" o "extremadamente propensos" a comprar alternativas vegetales.
"A la gente le encanta la carne", afirma Skyler St. Pierre, estudiante de doctorado en ingeniería mecánica y autor principal del artículo. "Si queremos convencer a los carnívoros empedernidos de que merece la pena probar alternativas, cuanto más podamos imitar la carne animal con productos vegetales, más probable será que la gente esté dispuesta a probar algo nuevo".
Para imitar con éxito la carne animal, los científicos de la alimentación analizan la textura de los productos cárnicos vegetales. Por desgracia, los métodos tradicionales de análisis de alimentos no están estandarizados y los resultados rara vez se ponen a disposición de la ciencia y del público, explica St. Esto dificulta la colaboración entre científicos y la creación de nuevas recetas alternativas.
Nuevas pruebas de textura de los alimentos
La investigación surgió de un proyecto de clase de St. Pierre, que buscaba materiales asequibles para realizar pruebas mecánicas. Durante el verano de 2023, los investigadores universitarios se unieron para probar los alimentos y aprender cómo los ingenieros representan las respuestas de los materiales a la tensión, la carga y el estiramiento.
El equipo de Stanford, consciente de que este trabajo podría ayudar al desarrollo de carnes de origen vegetal, presentó una prueba tridimensional de alimentos. Pusieron a prueba ocho productos: perritos calientes de origen animal y vegetal, salchichas de origen animal y vegetal, pavo de origen animal y vegetal, y tofu extra firme y firme. Montaron trozos de carne en una máquina que tiraba, empujaba y cizallaba las muestras. "Estos tres modos de carga representan lo que se hace al masticar", explica Kuhl, que también es Directora Catherine Holman Johnson de Stanford Bio-X y Catedrática Walter B. Reinhold de la Facultad de Ingeniería.
A continuación, utilizaron el aprendizaje automático para procesar los datos de estas pruebas: Diseñaron un nuevo tipo de red neuronal que toma los datos brutos de las pruebas y produce ecuaciones que explican las propiedades de las carnes.
Para comprobar si estas ecuaciones pueden explicar la percepción de la textura, el equipo realizó una encuesta de prueba. Los participantes -que primero rellenaron encuestas sobre su apertura a nuevos alimentos y su apego a la carne- comieron muestras de los ocho productos y los valoraron en una escala de 5 puntos según 12 categorías: blando, duro, quebradizo, masticable, gomoso, viscoso, elástico, pegajoso, fibroso, graso, húmedo y parecido a la carne.
Perritos calientes y salchichas impresionantes
En las pruebas mecánicas, los perritos calientes y las salchichas de origen vegetal se comportaron de forma muy similar a sus homólogos animales en las pruebas de tracción, empuje y cizallamiento, y mostraron rigideces similares. Por su parte, el pavo vegetal era el doble de rígido que el pavo animal y el tofu mucho más blando que los productos cárnicos. Sorprendentemente, los probadores humanos también clasificaron la rigidez de los perritos calientes y las salchichas de forma muy similar a las pruebas mecánicas. "Lo mejor es que la clasificación de las personas fue casi idéntica a la de la máquina", afirma Kuhl. "Es estupendo, porque ahora podemos utilizar la máquina para realizar una prueba cuantitativa muy reproducible".
Los resultados sugieren que los nuevos métodos basados en datos son prometedores para acelerar el proceso de desarrollo de sabrosos productos vegetales. "En lugar de utilizar un método de ensayo y error para mejorar la textura de la carne de origen vegetal, podríamos imaginarnos el uso de la inteligencia artificial generativa para generar científicamente recetas de productos cárnicos de origen vegetal con las propiedades deseadas con precisión", escriben los autores en el artículo.
Pero el desarrollo de recetas con inteligencia artificial, como otras IA, necesita muchos datos. Por eso el equipo comparte sus datos en línea, para que otros investigadores puedan consultarlos y ampliarlos. "Históricamente, algunos investigadores, y sobre todo las empresas, no comparten sus datos, lo que supone un gran obstáculo para la innovación", explica St. Sin compartir información y trabajar juntos, añadió, "¿cómo vamos a idear juntos un imitador del bistec?".
El equipo sigue probando alimentos y creando una base de datos pública. Este verano, St. Pierre supervisó a estudiantes universitarios que probaban fiambres de carne y verduras. Los investigadores también planean probar hongos artificiales desarrollados por Vayu Hill-Maini, que se incorporó recientemente a Stanford como profesor adjunto de bioingeniería. "Si alguien tiene una carne artificial o vegetal que quiera probar", dijo Kuhl, "estaremos encantados de probarla para ver qué tal".
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 Inglés se puede encontrar aquí.
Publicación original
Skyler R. St. Pierre, Ethan C. Darwin, Divya Adil, Magaly C. Aviles, Archer Date, Reese A. Dunne, Yanav Lall, María Parra Vallecillo, Valerie A. Perez Medina, Kevin Linka, Marc E. Levenston, Ellen Kuhl; "The mechanical and sensory signature of plant-based and animal meat"; npj Science of Food, Volume 8, 2024-11-15
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