La lingua dell’AI
Una “lingua” elettronica in grado di identificare sapori e stato di sicurezza degli alimenti, con l’intelligenza artificiale (AI) che valuta i risultati e prende le decisioni del caso: si è buono, no non si può mangiare.
È quanto sono riusciti a fare i ricercatori della Penn State University, in Pennsylvania, negli Stati Uniti, raggiungendo un buon grado di selezione dei sapori e di sfumature tra un cibo e un altro e anche tra bevande (i risultati dello studio sono stati pubblicati sulla rivista scientifica Nature).
In generale, questo strumento può essere utile per la sicurezza e la produzione alimentare, nonché per la diagnostica medica. Il sensore e la l’AI applicata possono individuare e classificare varie sostanze, valutandone complessivamente qualità, autenticità e freschezza.
Una “lingua” artificiale “costituita da recettori del gusto che interagiscono con le specie alimentari e inviano le loro informazioni alla corteccia gustativa, una rete neurale biologica”, ha spiegato in una nota Saptarshi Das, professore di ingegneria e meccanica.
Come funziona
La corteccia gustativa è la regione del cervello che percepisce e interpreta vari gusti oltre a quelli che possono essere registrati dai recettori naturalmente preposti a questa attività, che categorizzano principalmente gli alimenti tramite le classiche cinque categorie: dolce, aspro, amaro, salato e saporito.
Per imitare artificialmente la corteccia gustativa, i ricercatori hanno sviluppato una rete neurale, un algoritmo di apprendimento automatico che imita il cervello umano nella valutazione e nella comprensione dei dati.
Precisione superiore all’80%
A detta del team di ricercatori, l’intelligenza artificiale è in grado di rilevare con precisione i campioni, tra cui latte diluito, diversi tipi di bibite, miscele di caffè e più succhi di frutta a diversi livelli di freschezza, e segnalare il loro contenuto con una precisione superiore all’80% in circa, in un solo minuto di tempo.
Le capacità di questa soluzione sono limitate solo dai dati su cui è addestrata, il che significa che, sebbene l’attenzione di questo studio fosse sulla valutazione degli alimenti, potrebbe essere applicato anche alla diagnostica medica. E mentre la sensibilità è importante, indipendentemente da dove viene applicato il sensore, la robustezza dello stesso fornisce una strada per un suo più ampio utilizzo in diversi ambiti.