Investigadores de la Universidad de Cambridge han entrenado a su robot chef para evaluar la salinidad de un plato en diferentes etapas del proceso de masticación, imitando un proceso similar en humanos.
El ‘robot chef’, que ha sido entrenado en cooperación con el fabricante de electrodomésticos Beko para hacer tortillas, probó nueve variaciones diferentes de un plato simple; huevos revueltos y tomates. Como resultado, en tres etapas diferentes del proceso de masticación, produjo “mapas de sabor” de los diferentes platos.
Los resultados, que se informan en la revista Frontiers in Robotics & AI, podrían ser útiles en el desarrollo de la preparación de alimentos automatizada o semiautomática, porque ayudará a los robots a aprender qué sabe bien y qué no, haciéndolos mejores cocineros.
Los científicos explicaron que el gusto de los humanos en la cocina es muy individual, por ejemplo, a algunas personas les encanta la comida picante y a otras no. Un buen cocinero, ya sea aficionado o profesional, confía en su sentido del gusto y puede equilibrar los diversos sabores dentro de un plato para hacer un producto final completo.
Para Grzegorz Sochacki del Departamento de Ingeniería de Cambridge, el primer autor del artículo, la degustación sobre la marcha era muy importante porque le permite a un cocinero casero revisar un plato durante todo el proceso de cocción para verificar si el equilibrio de sabores es el correcto.
“Cuando un robot está aprendiendo a cocinar, como cualquier otro cocinero, necesita indicaciones de qué tan bien lo hizo”, agregó Arsen Abdulali, coautor de la investigación y miembro del Departamento de Ingeniería de Cambridge. “Queremos que los robots entiendan el concepto de sabor, lo que los 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 para saborear”.
Para imitar el proceso humano de masticar y saborear en su chef robot, los investigadores conectaron una sonda de conductancia, que actúa como un sensor de salinidad, a un brazo robótico. Prepararon huevos revueltos y tomates, y fueron variando el número de tomates y la cantidad de sal en cada plato. Usando la sonda, el robot ‘probó’ los platos en forma de cuadrícula y devolvió una lectura en solo unos segundos.
Para imitar el cambio de textura causado por la masticación, el equipo puso la mezcla de huevo en una licuadora y el robot volvió a probar el plato. Las diferentes lecturas en diferentes puntos de ‘masticación’ produjeron mapas de sabor de cada plato.
Si bien su técnica es una prueba de concepto, los investigadores dicen que, al imitar los procesos humanos de masticar y probar, los robots eventualmente podrán producir alimentos que los humanos disfrutarán y podrían modificarse de acuerdo con los gustos individuales.
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