la saliva producida durante la masticación ayuda a transportar los compuestos químicos de los alimentos a los receptores gustativos, principalmente en la lengua; y las señales de los receptores gustativos se transmiten al cerebro. Una vez que nuestro cerebro es consciente del sabor, decidimos si nos gusta la comida o no.

El gusto también es muy individual: a algunas personas les encanta la comida picante, mientras que a otras les gustan los alimentos dulces más que cualquier otro. Un buen cocinero, ya sea aficionado o profesional, se basa en su sentido del gusto y puede equilibrar los distintos sabores de un plato para obtener un producto final bien equilibrado.

Un robot cocinero ha sido entrenado para probar la comida y evaluar si está suficientemente sazonada. El robot no mastica la comida ni posee saliva, pero los robotistas que lo han dotado de su singular habilidad han conseguido idear un método que le permite al robot recrear las distintas fases principales del proceso de trituración y humidificación que acontece típicamente en la boca humana,

En colaboración con el fabricante de electrodomésticos Beko, el equipo de Grzegorz Sochacki, de la Universidad de Cambridge en el Reino Unido, ha entrenado a su robot chef para que evalúe cuán salado está un plato en diferentes fases del proceso de masticación, como podría hacerlo un humano.

Cuando masticamos los alimentos, notamos un cambio en la textura y el sabor. Por ejemplo, al morder un tomate fresco se liberan jugos, y al masticar, liberando tanto saliva como enzimas digestivas, nuestra percepción de los matices del sabor del tomate cambiará.

El robot cocinero, que ya ha sido entrenado para hacer tortillas basándose en los comentarios de los catadores humanos, probó nueve variaciones diferentes de un sencillo plato de huevos revueltos y tomates en tres fases distintas del proceso de masticación, y elaboró "mapas de sabor" de los distintos platos.

Los investigadores comprobaron que esta estrategia mejoraba significativamente la capacidad del robot para evaluar con rapidez y precisión cuán salado estaba un plato, en comparación con otras tecnologías de degustación electrónica.

Los nuevos resultados de esta línea de investigación y desarrollo podrían ser útiles para lograr avances importantes en el campo de la preparación automatizada o semiautomatizada de alimentos.

Sochacki y sus colegas exponen los detalles técnicos de su innovación en la revista académica Frontiers in Robotics and AI, bajo el título “Mastication-Enhanced Taste-Based Classification of Multi-Ingredient Dishes for Robotic Cooking”. (Fuente: NCYT de Amazings)