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.
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.
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 de la Universidad de Jaén ha desarrollado un modelo de monitorización que combina dispositivos instalados en el hogar con inteligencia artificial para evaluar si las personas con enfermedades crónicas cumplen sus pautas médicas. La propuesta, en fase piloto, permite a los profesionales sanitarios comprobar si éstos toman la medicación y mantienen hábitos saludables como el sueño, la actividad física o la alimentación.
Sigue leyendoLa Fundación Descubre y la Universidad Pablo de Olavide, con la cofinanciación de la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación y la Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología – Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, impulsan estas iniciativas en el marco del proyecto ‘Andalucía + ciencia ciudadana’. Científicos, centros educativos y asociaciones desarrollarán estas iniciativas relativas a la reutilización de residuos, la biodiversidad, la visibilización del talento femenino o la mejora de los barrios con aportaciones de las personas mayores, en las provincias de Granada, Málaga, Cádiz, Huelva y Sevilla hasta 2027.
Un estudio de la Universidad Pablo de Olavide revela que la habilidad del compañero puede tener efectos inesperados: cuando la diferencia de nivel es alta, colaborar con alguien de mayor capacidad y conocimientos no garantiza un mejor rendimiento y puede incluso reducir la nota individual.
Sigue leyendo



