By 
Se ha entrenado a un robot “chef” para que pruebe la comida en diferentes fases del proceso de masticación para comprobar si está lo suficientemente salada, imitando un proceso similar en los humanos.
Los investigadores de la Universidad de Cambridge sugieren que 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 permitiría ser mejores cocineros.
Cuando se mastica la comida, las personas notan un cambio en el sabor y la textura.
Por ejemplo, al morder un tomate fresco en pleno verano se liberan jugos y, al masticarlo, se liberan saliva y enzimas digestivas que cambian nuestra percepción del sabor del tomate.
Robot degustando huevos y tomate
El robot, que ya ha sido entrenado para hacer tortillas, probó nueve variaciones diferentes de huevos revueltos y tomates en tres etapas distintas del proceso de masticación.
A continuación, elaboró mapas gustativos de los distintos platos.
Los investigadores descubrieron que este enfoque de “probar sobre la marcha” mejoraba la capacidad del robot para evaluar rápidamente y con precisión el grado de salinidad del plato.
Grzegorz Sochacki, del Departamento de Ingeniería de Cambridge, primer autor del artículo, dijo: “La mayoría de los cocineros caseros están familiarizados con el concepto de probar sobre la marcha, es decir, comprobar un plato a lo largo del proceso de cocción para comprobar si el equilibrio de sabores es el adecuado.
“Si se van a utilizar robots para ciertos aspectos de la preparación de alimentos, es importante que sean capaces de “probar” lo que se está cocinando”.
El coautor, el Dr. Arsen Abdulali, también del Departamento de Ingeniería, dijo: “Los métodos actuales de pruebas electrónicas sólo toman una única instantánea de una muestra homogeneizada, así que queríamos replicar un proceso más realista de masticación y degustación en un sistema robótico, lo que debería dar lugar a un producto final más sabroso.”
Para imitar el proceso humano de masticación y degustación en su robot cocinero, los investigadores conectaron una sonda -que actúa como un 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.
Utilizando la sonda, el robot “probó” los platos en forma de cuadrícula, devolviendo una lectura en pocos segundos.
Para imitar el cambio de textura causado por la masticación, el equipo puso la mezcla de huevos en una batidora e hizo que el robot probara el plato de nuevo.
Las diferentes lecturas en distintos puntos de esta masticación produjeron mapas de sabor de cada plato.
Según el estudio, se produjo una mejora significativa en la capacidad de los robots para evaluar el grado de salinidad respecto a otros métodos de cata electrónica, que a menudo consumen mucho tiempo y sólo proporcionan una única lectura.
Los investigadores afirman que, al imitar los procesos humanos de masticación y degustación, los robots acabarán siendo capaces de producir alimentos que los humanos disfruten y que puedan ajustarse a los gustos individuales.
El Dr. Abdulali dijo: “Cuando un robot está aprendiendo a cocinar, como cualquier otro cocinero, necesita indicaciones de lo bien que lo ha hecho.
“Queremos que los robots entiendan el concepto de sabor, lo que les hará mejores cocineros.
“En nuestro experimento, el robot puede ‘ver’ la diferencia en la comida a medida que la mastica, lo que mejora su capacidad de degustación”.
El Dr. Muhammad Chughtai, científico principal del fabricante de electrodomésticos Beko, que colabora en el proyecto, dijo: “Creemos que el desarrollo de 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.”
Los hallazgos se publican en la revista Frontiers in Robotics & AI.
Comments