Utilizan inteligencia artificial para predecir el umami o “quinto sabor” en las comidas, asociado a las proteínas de los alimentos
El sabor umami o “quinto sabor” se asocia con el contenido en péptidos y proteínas de los alimentos, por lo que desempeña un papel crucial en la regulación de la ingesta rica en proteínas, fundamentales para el bienestar humano. Ahora, la Universidad de Granada ha participado en un estudio internacional que ha conseguido, mediante inteligencia artificial, predecir el sabor umami en los ingredientes de las comidas. La catedrática del Departamento de Fisiología Vegetal Vanessa Martos Núñez es coautora de esta investigación, enmarcada dentro del proyecto europeo H2020 VIRTUOUS, del que es investigadora principal.
Fuente: Universidad de Granada
El sabor umami o “quinto sabor” se asocia con el contenido en péptidos y proteínas de los alimentos, por lo que desempeña un papel crucial en la regulación de la ingesta rica en proteínas, fundamentales para el bienestar humano. Ahora, la Universidad de Granada ha participado en un estudio internacional que ha conseguido, mediante inteligencia artificial, predecir el sabor umami en los ingredientes de las comidas.
Una mujer degusta un plato.
La catedrática del Departamento de Fisiología Vegetal Vanessa Martos Núñez es coautora de esta investigación, enmarcada dentro del proyecto europeo H2020 VIRTUOUS, del que es investigadora principal. El equipo científico ha conseguido crear un algoritmo de aprendizaje automático, denominado VirtuousUmami. Su empleo allana el camino hacia la racionalización de las características moleculares del sabor umami y hacia el diseño de compuestos específicos inspirados en péptidos con propiedades gustativas específicas.
Vanessa Martos Núñez junto con otras dos investigadoras que han participado en el estudio.
La herramienta desarrollada toma como entrada la estructura de la molécula de consulta y la convierte en un formato adecuado legible por computador y, a continuación, predice el sabor umami utilizando el modelo de aprendizaje automático. El proyecto H2020 que dirige Vanessa Martos, coordinado por el Politécnico de Turín (Italia), une las Ciencias Agroalimentarias y la Inteligencia Artificial.
Referencia bibliográfica:
Pallante, L., Korfiati, A., Androutsos, L. et al. Toward a general and interpretable umami taste predictor using a multi-objective machine learning approach. Sci Rep 12, 21735 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-25935-3
Últimas publicaciones
Un equipo de investigación liderado por el Instituto de Recursos Naturales y Agrobiología de Sevilla (IRNAS-CSIC) ha identificado microorganismos y sus huellas en entornos volcánicos de condiciones ambientales extremas mediante tecnología portátil, sin análisis de laboratorio externo. Este avance permite simular cómo se buscaría vida en otros planetas sobre el terreno, sin necesidad de trasladar muestras a la Tierra.
Sigue leyendo
Un grupo de investigación de la Universidad de Jaén ha desarrollado un sistema que optimiza la proyección de fitosanitarios -fertilizantes, agroquímicos y plaguicidas- en cultivos como el olivar. Este método, probado en campo y con un ahorro energético del 85% con respecto a los sistemas convencionales, asegura la entrada del compuesto químico al producirse a una distancia muy pequeña de las hojas, evitando así que caiga al suelo o sea arrastrado por el aire.
La iniciativa se ha llevado a cabo en el Mirador de San Miguel Alto y han participado la Escuela Hogar Madre Teresa y la Asociación ALFA Almanjáyar. La Sociedad Astronómica Granadina junto a Alejandro Sánchez, astrofísico del Instituto de Astrofísica de Andalucía, fue la encargada de realizar la observación solar.
