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 grupo de investigación del IFAPA ‘Camino de Purchil’ (Granada), IFAPA ‘Hinojosa del Duque’ (Córdoba) y la Universidad de Granada ha analizado el efecto de diferentes protectores de plantas para regenerar las dehesas. Los resultados del estudio revelan que tanto la siembra directa de bellotas como de plantones procedentes de vivero incrementa la tasa de permanencia de los árboles.
Sigue leyendo
La Galería Cervantes de Tánger (C/ Bélgica, 9) acoge hasta el 29 de marzo la exposición ‘Paseo Matemático al-Ándalus’ de la Fundación Descubre / Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía, una muestra que llega de la mano del Instituto Cervantes en Tánger.
Sigue leyendo
El proyecto BioEcon4Fish, en el que también participan economistas de la Universidad de Huelva, diseñará soluciones que integran objetivos medioambientales, económicos y sociales en la gestión pesquera. El boquerón supone el quinto pescado más consumido a nivel nacional y desempeña un papel clave en los ecosistemas marinos, al representar la principal vía de alimento a otras especies más grandes.
Sigue leyendo
