A IA poderia fazer com que as carnes à base de plantas tivessem gosto de carne de verdade?

Engenheiras da Stanford utilizam testes mecânicos e IA para melhorar as texturas de carnes à base de plantas, acelerando potencialmente o desenvolvimento de alternativas realistas.

Sob a liderança da professora Ellen Kuhl, a equipe combinou testes mecânicos e aprendizado de máquina para medir precisamente a textura dos alimentos com IA, acelerando potencialmente a criação de produtos à base de plantas mais realistas.

Publicado em npj Science of Food, o estudo demonstrou que a aprendizagem de máquina poderia replicar as experiências sensoriais dos provadores de alimentos humanos, marcando um passo significativo no desenvolvimento de alimentos à base de plantas.

Os pesquisadores testaram várias carnes de origem animal e vegetal, incluindo cachorros-quentes, salsichas e peru, juntamente com tofu. Eles descobriram que alguns produtos à base de plantas já imitam de perto a textura das carnes de origem animal.

“Ficamos surpresos ao descobrir que os produtos à base de plantas de hoje podem reproduzir todo o espectro de texturas das carnes animais”, disse Kuhl, conforme relatado pelo Phys Org.

A capacidade de replicar essas texturas é crucial, pois os alimentos à base de plantas são frequentemente percebidos como faltando a mordida ou mastigabilidade da carne real, uma barreira para muitos consumidores.

A abordagem de Stanford é baseada em engenharia mecânica. Os pesquisadores utilizaram um método de teste de textura de alimentos em 3D, onde aplicaram forças de tração, empurrão e cisalhamento a amostras de carne e tofu.

Esses testes simulam as forças exercidas durante a mastigação. Os dados desses testes foram então processados por meio de um modelo de aprendizado de máquina, que criou equações para descrever as propriedades físicas dos alimentos.

Quando a equipe comparou os resultados mecânicos com as classificações sensoriais humanas, encontraram uma consistência impressionante. Por exemplo, hot dogs e salsichas à base de plantas tiveram um desempenho semelhante ao de seus equivalentes de origem animal nos testes mecânicos, com avaliadores humanos classificando-os de forma semelhante em termos de rigidez e mastigabilidade.

As implicações dessas descobertas podem ser de longo alcance.

“Ao invés de usar uma abordagem de tentativa e erro para melhorar a textura da carne à base de plantas, poderíamos imaginar o uso de inteligência artificial generativa para gerar cientificamente receitas para produtos de carne à base de plantas com propriedades precisamente desejadas”, disse Skyler St. Pierre, autora principal do estudo, conforme relatado pelo Phys Org.

Ao compartilhar seus dados de teste online, a equipe espera incentivar a colaboração e acelerar a inovação na indústria de alimentos à base de plantas, observou Phys Org.

A equipe de pesquisa continua a expandir seu banco de dados sobre textura de alimentos, incluindo planos para testar novos produtos como fatias de vegetais processados e carnes à base de fungos, observou a Phys Org.

Com esses esforços, eles visam criar uma abordagem mais padronizada e baseada em dados para o desenvolvimento de alternativas à base de plantas que talvez um dia satisfaçam até os mais devotos amantes de carne.