‘FlavorGraph’ de Sony utiliza inteligencia artificial para predecir cómo se emparejarán los ingredientes


AI tiene ido a los juegos, conducción autónoma y otras áreas con mezclado éxito, y ahora está probando suerte en la cocina. Después de la IA de Google subió contra un Gran británico horneado ganador, Sony ha desarrollado un sistema de aprendizaje profundo llamado FlavorGraph diseñado para combinar ingredientes como ajo, aceitunas y leche.

Los investigadores de Sony y la Universidad de Corea (KU) notaron que los chefs descubrieron cómo combinar ingredientes a través de la intuición, lo que resultó en una evolución gradual para combinaciones como queso y tomate, cerdo y manzana y ajo y jengibre. Muchas de esas combinaciones clásicas fueron explicadas posteriormente por la ciencia, cuando los investigadores se dieron cuenta de que los ingredientes que comparten las moléculas de sabor dominantes a menudo funcionan bien juntos. Al mismo tiempo, otros ingredientes que se combinan bien pueden tener una composición química muy diferente.

'FlavorGraph' de Sony utiliza inteligencia artificial para predecir cómo se emparejarán los ingredientes

Sony

Para averiguar por qué, el equipo examinó tanto la información molecular sobre los ingredientes como cómo se han utilizado históricamente en las recetas. Luego crearon la base de datos FlavorGraph con perfiles de sabor como amargo, afrutado y dulce basado en 1,561 moléculas de sabor. Al mismo tiempo, examinaron casi un millón de recetas para ver cómo se combinaron los ingredientes en el pasado.

La resultante datos muestra los compuestos químicos compartidos por alimentos como los vinos y los grupos de cítricos y cómo afectan su sabor general, mostrando qué alimentos pueden ir bien con vinos o frutas específicos. Algunos de los muestra de maridajes de comida son obvios (galletas y helado) y otros menos (vino blanco y sopa condensada de champiñones dorados de Campbell). Los investigadores aún no descubrieron nada extraordinario (citando caviar y chocolate blanco como ejemplo de eso), pero FlavorGraph es solo un punto de partida.

«A medida que se desarrolla la ciencia y obtenemos representaciones cada vez mejores de los alimentos, deberíamos descubrir combinaciones de ingredientes cada vez más intrigantes, así como nuevos sustitutos de los ingredientes que son insalubres o insostenibles», escribió el equipo.

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Fuente: engadget.com

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