Engenheiros da Universidade de Stanford desenvolveram um modelo de inteligência artificial para avaliar a textura de alimentos, com o objetivo de melhorar a experiência sensorial de carnes plant-based e incentivar sua aceitação, especialmente entre consumidores acostumados à carne tradicional.

Segundo os pesquisadores, a nova abordagem pode acelerar o desenvolvimento de alternativas veganas atraentes, substituindo métodos de tentativa e erro por estratégias sistemáticas e baseadas em dados, ajustando características específicas para atender às expectativas dos consumidores.

“Em vez de depender de tentativa e erro para melhorar a textura da carne vegetal, podemos usar inteligência artificial generativa para criar receitas cientificamente projetadas com propriedades precisamente desejadas”, afirmam os autores.

Testando a “assinatura mecânica”

Publicado na revista Science of Food, o estudo combina testes mecânicos e aprendizado de máquina para avaliar e replicar a textura de carnes vegetais e animais, semelhante ao trabalho de provadores humanos.

Os pesquisadores realizaram testes de tração, compressão e cisalhamento em oito produtos: cinco de origem vegetal (tofurky, linguiça, salsicha, tofu firme e extra-firme) e três de origem animal (spam de peru, linguiça e salsicha animal).

Além disso, usaram redes neurais constitutivas para analisar se a carne vegetal consegue imitar a “assinatura mecânica” da carne animal em um espectro tridimensional, ao invés do convencional modelo unidimensional. Dados processados com aprendizado de máquina foram cruzados com avaliações de provadores humanos, que classificaram os produtos em 12 categorias, como maciez, elasticidade, viscosidade, adesividade, umidade e semelhança com carne.

Após 157 testes mecânicos e 288 simulações, descobriram que algumas carnes vegetais já reproduzem bem a textura da carne animal. Testes mecânicos mostraram que salsichas e linguiças vegetais têm texturas próximas às suas versões animais. No entanto, produtos como tofu apresentaram textura mais macia, enquanto alternativas ao peru eram mais rígidas. Avaliações humanas e mecânicas tiveram resultados semelhantes, comprovando a eficácia dos testes.

“Ficamos surpresos ao ver que os produtos vegetais atuais conseguem reproduzir quase todo o espectro de textura das carnes animais”, disse Ellen Kuhl, professora de engenharia mecânica e autora principal do estudo.

“Foi incrível perceber que as classificações humanas coincidiram quase perfeitamente com as avaliações feitas pela máquina. Isso significa que podemos usar os testes mecânicos para obter resultados quantitativos e consistentes”, acrescentou.

Investigando ingredientes

Outro achado foi que as carnes animais possuem maior assimetria entre tração e compressão, sendo mais resistentes à tração. Já a maioria das carnes vegetais mostrou o padrão oposto ou comportamento simétrico, o que as torna mais propensas a quebrar.

Os pesquisadores também apontaram que as propriedades mecânicas das carnes vegetais dependem fortemente da origem das plantas e do método de processamento. Proteínas de trigo, ervilha e batata foram os ingredientes mais eficazes. Usando redes neurais, eles mapearam relações entre ingredientes e texturas, permitindo “engenharia reversa” para criar produtos mais ajustados às preferências dos consumidores.

Com o objetivo de incentivar a inovação, a equipe está disponibilizando os dados coletados online. A ideia é criar um banco de dados público para padronizar pesquisas e auxiliar no desenvolvimento de novas alternativas, incluindo carnes feitas com fungos cultivados.

“Nossa abordagem para descobrir automaticamente as características mecânicas de carnes vegetais e animais pode ser um ponto de partida para usar inteligência artificial generativa e projetar produtos vegetais com propriedades ajustáveis e amigáveis ao consumidor”, concluem os autores.

Confira a matéria publicada no vegconomist.

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