Según pública el portal thefoodtech.com
Científicos estadounidenses están utilizando un modelo de inteligencia artificial basado en la arquitectura de aprendizaje profundo para extender la vida útil de los productos alimenticios que pasan por el enranciamiento. Un proceso que imparte olores y sabores desagradables a los alimentos cuando se oxidan.
Los investigadores destacan que los hallazgos se pueden utilizar en todas las aplicaciones de alimentos y bebidas que utilizan grasas y aceites. Y serían útiles en las categorías de:
- papas fritas
- chocolate
- nueces
Los alimentos pueden volverse rancios cuando se exponen al aire durante demasiado tiempo, un proceso llamado oxidación. Debido a que muchos ingredientes comunes, especialmente los lípidos, que son grasas y aceites, reaccionan con el oxígeno.
El estudio destaca cómo la oxidación conduce a la formación de moléculas más pequeñas como cetonas, aldehídos y ácidos grasos que dan a los alimentos rancios un rango característico, un olor fuerte y metálico. El consumo repetido de alimentos rancios también puede amenazar la salud.
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Aprovechar los beneficios de la inteligencia artificial
El estudio tiene como objetivo predecir el tipo de interacción de las combinaciones de antioxidantes. Lo cual permitirá a los formuladores de alimentos agregar cantidades más bajas a los antioxidantes para aumentar la capacidad antioxidante total de cualquier formulación.
La inteligencia artificial contribuye a identificar las mezclas antioxidantes más eficientes, evitando así que las muestras de grasa se oxiden o se pongan rancias, señalan los investigadores.
Aseguran que el objetivo del proyecto es investigar la sinergia antioxidante. Estas son interacciones entre dos o tres tipos de antioxidantes que conducen a un efecto más alto de lo que cabría esperar con la misma cantidad de antioxidantes individuales.
La investigación señala que el uso de mezclas de antioxidantes es uno de los métodos más efectivos para prevenir la oxidación de grasas en los alimentos. Predecir cómo se comportarán estas mezclas es una de las tareas más desafiantes, ya que puede conducir a un comportamiento sinérgico, aditivo o incluso antagónico.
La IA aborda el deterioro de los alimentos
Según la FDA, el enranciamiento de los cacahuetes, que los hace blandos, con un aspecto amarillo, oscuro o aceitoso, y un sabor amargo y un olor rancio, es una de las razones por las que se rechazan el 5% (sin cáscara) y el 10% (sin cáscara) o más granos después de la cosecha.
Este constituye uno de los muchos ejemplos que hacen que el control de la oxidación de las grasas sea esencial.
Para enseñar a la herramienta de inteligencia artificial a buscar nuevas combinaciones de antioxidantes, los científicos eligieron un tipo de IA capaz de trabajar con representaciones textuales, que son códigos escritos que describen la estructura química de cada antioxidante.
Una vez que la máquina reconoce patrones químicos generales, como la forma en que ciertas moléculas reaccionan entre sí, los investigadores la afinaron enseñándole química más avanzada. El equipo utilizó una base de datos de casi mil 100 mezclas descritas previamente en la literatura de investigación.
Por último, para probar su modelo de inteligencia artificial, los investigadores realizaron experimentos de oxidación utilizando manteca de cerdo real (grasa del abdomen de un cerdo) y antioxidantes fenólicos.
