Estudo publicado na revista Science of Food utilizou testes mecânicos e machine learning
Engenheiros da Universidade Stanford desenvolveram um modelo baseado em inteligência artificial para melhorar a textura de carnes vegetais. A proposta visa aumentar a aceitação desses produtos, especialmente entre consumidores acostumados à carne animal, ao oferecer alternativas com características sensoriais mais próximas das originais.
O estudo, publicado na revista Science of Food, utilizou testes mecânicos e machine learning para avaliar e replicar as texturas de carnes vegetais e animais. A equipe analisou oito produtos, incluindo cinco de origem vegetal (como tofu e salsicha vegana) e três de origem animal (como salsicha e peru processado). Por meio de testes de tensão, compressão e cisalhamento, os pesquisadores mediram as propriedades mecânicas de cada item, enquanto voluntários avaliavam as amostras com base em 12 atributos sensoriais, como maciez, elasticidade e fibrosidade.
Os resultados indicaram que algumas carnes vegetais já apresentam texturas comparáveis às de produtos animais. Por exemplo, salsichas e hot dogs vegetais demonstraram semelhanças significativas com suas contrapartes animais. Por outro lado, o tofu foi avaliado como mais macio e o peru vegetal apresentou maior rigidez. Essas descobertas foram corroboradas por testes mecânicos, que mostraram que as classificações das máquinas eram quase idênticas às dos avaliadores humanos.
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Os pesquisadores também identificaram que a textura das carnes vegetais varia de acordo com os ingredientes e o método de processamento. Proteínas de trigo, ervilha e batata foram destacadas como as mais eficazes. A partir desses dados, a equipe propõe o uso de redes neurais constitutivas para “engenharia reversa” de formulações, permitindo o desenvolvimento de produtos com propriedades específicas ajustadas às preferências dos consumidores.
A pesquisa abre caminho para o uso de inteligência artificial na criação de carnes vegetais mais atrativas e acessíveis. Além disso, os dados serão compartilhados para incentivar a colaboração na área, facilitando avanços que substituam métodos tradicionais de teste, muitas vezes não padronizados e de acesso restrito.
