Ridurre le proteine animali nella nostra dieta può far risparmiare risorse ed emissioni di gas serra. Convincere i consumatori amanti della carne a cambiare il loro menu è una sfida. Guardando a questo problema da un punto di vista dell’ingegneria meccanica, gli ingegneri di Stanford stanno sperimentando un nuovo approccio ai test di consistenza degli alimenti che potrebbe aprire la strada a finti filetti che ingannano anche i carnivori impegnati.
In un nuovo articolo pubblicato su npj Science of Food, il team ha dimostrato che una combinazione di test innovativi e apprendimento automatico può descrivere la consistenza del cibo con una sorprendente somiglianza con i tester del gusto umani. Un tale metodo potrebbe accelerare lo sviluppo di nuove e migliori carni a base vegetale. Il team ha anche scoperto che alcuni prodotti a base vegetale stanno già imitando la consistenza delle carni. “Siamo rimasti sorpresi di scoprire che i prodotti a base vegetale di oggi possono riprodurre l’intero spettro di consistenza delle carni animali“, ha detto Ellen Kuhl, professore di ingegneria meccanica e autore senior dello studio.
Nuovi test di consistenza degli alimenti
La ricerca è nata da un progetto di St. Pierre: durante l’estate del 2023, i ricercatori universitari si sono uniti per testare gli alimenti e scoprire come gli ingegneri descrivono le risposte dei materiali allo stress, al carico e allo stretching. Rendendosi conto di come questo lavoro potesse aiutare lo sviluppo di carni a base vegetale, il team di Stanford ha debuttato con un test alimentare tridimensionale. Hanno messo alla prova otto prodotti: hot dog animali e vegetali, salsicce animali e vegetali, tacchino animale e vegetale e tofu extra sodo e sodo. È stato utilizzato l’apprendimento automatico per elaborare i dati di questi test: hanno progettato un nuovo tipo di rete neurale che prende i dati grezzi dai test e produce equazioni che spiegano le proprietà delle carni.
