Seleccionar los ingredientes individuales de un plato puede ser una parte divertida, aunque difícil, de una comida. Los chefs profesionales y los científicos alimentarios pueden pasar años perfeccionando sus paladares. Ahora, un robot podría unirse a la actividad gracias a los investigadores detrás de un catador robótico que combina inteligencia artificial y una lengua electrónica capaz de detectar pequeñas diferencias en el sabor.
El equipo de investigación de Penn State ha publicado un papel detallando cómo el 'cerebro' de la IA utiliza la lengua artificial para detectar cuánta agua hay en una taza de leche, la mezcla de granos en una mezcla de café e incluso la pudrición incipiente en el jugo de frutas que sería imposible de detectar para un humano.
La electrónica para identificar componentes en una mezcla no es una idea nueva. Así es como las máquinas pueden medir cosas como la acidez y la temperatura. Pero lo que los investigadores han hecho va más allá al utilizar IA para imitar la forma en que la lengua, la nariz y el cerebro interpretan el sabor de las cosas más allá de una simple detección del 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 una gran cantidad de sustancias químicas complejas al mismo tiempo en lugar de necesitar múltiples tipos de sensores como un termómetro y una varilla de prueba de pH.
Los sensores producen una enorme cantidad de datos, que los procesadores de computadora estándar pueden tardar un poco en clasificar, y el análisis no diría mucho sobre qué tan aguada está la leche o qué tan recién exprimido está el jugo de naranja. En cambio, los investigadores utilizaron IA en forma de una red neuronal que puede imitar parte de cómo los humanos procesan el gusto.
Sabor IA
Después de enseñarle a la IA cómo los 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 sólo el comienzo. Cuando los científicos quitaron la correa metafórica a la IA y le permitieron encontrar su propia forma de analizar los datos, la precisión de la IA se disparó hasta el 95% y casi nunca obtuvo una respuesta incorrecta.
La combinación de medir aspectos sutiles de los alimentos más el uso de IA para juzgar lo que significan es una simulación impresionante de cómo los humanos saborean las cosas. También puede hacerlo cuando una diferencia es demasiado sutil para la percepción humana, como si la leche aún no está mala pero lo estará pronto.
Las pruebas de pureza y frescura de los alimentos son solo una parte de lo que una lengua de IA precisa podría hacer por las personas. El gusto es, en su nivel más básico, una forma de identificar sustancias químicas. Eso significa que el catador de IA podría ayudar en algo más que en la cocina. En teoría, podría ayudar en fábricas industriales o en diagnósticos médicos, detectando biomarcadores de enfermedades o cambios en la salud. Estos conceptos aún se encuentran en la fase inicial de discusión, pero la lengua electrónica puede ser una muestra del futuro.
