Este chef robot prueba la comida para ajustar el sabor y conseguir cocinar el plato perfecto
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Según datos de la Fundación Española de la Nutrición, en España tomamos de media 9,8 gramos de sal al día, casi el doble de lo recomendado por la OMS. La solución puede ser echar menos sal a la comida o cederle nuestro puesto en la cocina al nuevo prototipo de robot cocinero del Laboratorio de Robótica Bioinspirada de la Universidad de Cambridge. Los investigadores, en colaboración con la empresa de electrodomésticos Beko, han entrenado al robot para que evalúe el grado de salinidad de un plato imitando las distintas fases del proceso de masticación.

La Thermomix y otros robots de cocina similares han llegado para quedarse, pero esta nueva generación robótica está empezando a mostrar resultados sorprendentes en la automatización de la cocina. Y es que, aún siguiendo paso por paso las indicaciones de estos avanzados electrodomésticos, el factor humano sigue siendo fundamental para probar los platos y añadir sal si se considera necesario. Por eso, los investigadores han entrenado este prototipo para hacer huevos revueltos basándose en los comentarios y valoraciones de catadores humanos.

Una vez introducidos los datos en su sistema de Inteligencia Artificial, el robot probó nueve variaciones distintas de un sencillo plato de huevos revueltos con tomates en tres fases distintas del proceso de masticación, lo que le permitió elaborar "mapas de sabor" de los distintos platos para después poder corregir los niveles de sal, según los resultados publicados en la revista Frontiers in Robotics & AI.

Durante las pruebas, los investigadores descubrieron que este enfoque de "degustación sobre la marcha" mejoraba significativamente la capacidad del robot para evaluar con precisión el grado de salinidad del plato, en comparación con otras tecnologías de degustación electrónica, que además son mucho más lentas y sólo prueban una única muestra homogeneizada.

El mayor reto es emular esa percepción del gusto, un proceso muy complejo en los seres humanos. Cuando masticamos la comida, notamos cambios constantes en la textura y el sabor y al masticar, liberamos saliva y enzimas digestivas, que modifican nuestra percepción. Además, el gusto es algo muy subjetivo e individual, otro desafío para cualquier intento de programar una inteligencia robótica para "imitarnos" en ese sentido.

"La mayoría de los cocineros están familiarizados con el concepto de degustación sobre la marcha, es decir, comprobar un plato a lo largo del proceso de cocción para verificar si el equilibrio de sabores es el adecuado", explicó Grzegorz Sochacki, del Departamento de Ingeniería de Cambridge y autor principal del artículo. "Si se van a utilizar robots para ciertos aspectos de la preparación de alimentos, es importante que sean capaces de 'saborear' lo que están cocinando".

Para copiar el proceso humano de masticación y degustación en su robot cocinero, Sochacki y su equipo conectaron una sonda que actúa como sensor de salinidad a un brazo del robot. Con ese añadido, el robot "probó" los distintos platos, cada uno con una cantidad diferente de sal, devolviendo una lectura muy precisa en pocos segundos.

Los resultados mostraron una mejora significativa en la capacidad de los robots para evaluar la salinidad, un primer paso para que los robots produzcan alimentos de manera autónoma que se ajusten a los gustos individuales de los seres humanos.

"Cuando un robot aprende a cocinar, al igual que cualquier otro cocinero, necesita indicaciones de lo bien que lo ha hecho", explica Arsen Abdulali, coautor del paper. "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 al masticarla, lo que mejora su capacidad de degustación".

La idea a largo plazo es que, mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático y profundo, la masticación ayude a los chefs robóticos a ajustar el sabor para diferentes platos y usuarios. Para eso, los científicos de la Universidad de Cambridge todavía necesitan mejorar el prototipo para que pueda degustar diferentes tipos de alimentos y mejorar sus capacidades de detección para incluir alimentos dulces o aceitosos, por ejemplo.

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