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O ‘FlavorGraph’ da Sony usa IA para prever como os ingredientes irão se emparelhar

A IA foi para jogos, direção autônoma e outras áreas com sucesso misto, e agora está tentando cozinhar. Depois que a IA do Google foi contra um Great British Bake Off vencedor, a Sony desenvolveu um sistema de aprendizado profundo chamado FlavorGraph, projetado para combinar ingredientes como alho, azeitonas e leite.

Pesquisadores da Sony e da Korean University (KU) observaram que os chefs descobriram como combinar ingredientes por meio da intuição, resultando em uma evolução gradual para combinações como queijo e tomate, carne de porco e maçã e alho e gengibre. Muitas dessas combinações clássicas foram posteriormente explicadas pela ciência, quando os pesquisadores perceberam que os ingredientes que compartilham moléculas de sabor dominantes geralmente funcionam bem juntos. Ao mesmo tempo, outros ingredientes que se combinam bem podem ter composições químicas muito diferentes.

O 'FlavorGraph' da Sony usa IA para prever como os ingredientes irão se emparelhar

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Para descobrir o porquê, a equipe examinou as informações moleculares sobre os ingredientes e como eles têm sido usados ​​historicamente em receitas. Eles então criaram o banco de dados FlavorGraph com perfis de sabor como amargo, frutado e doce com base em 1.561 moléculas de sabor. Ao mesmo tempo, eles examinaram quase um milhão de receitas para ver como os ingredientes foram combinados no passado.

Os dados resultantes mostram os compostos químicos compartilhados por alimentos como vinhos e grupos de frutas cítricas e como eles afetam seu sabor geral, mostrando quais alimentos podem ir bem com vinhos ou frutas específicas. Algumas das combinações de alimentos de amostra são óbvias (biscoitos e sorvete) e outras nem tanto (vinho branco e sopa condensada de cogumelos dourados Campbell). Os pesquisadores ainda não descobriram nada de extraordinário (citando caviar e chocolate branco como exemplo), mas o FlavorGraph é apenas um ponto de partida.

“À medida que a ciência se desenvolve e obtemos representações cada vez melhores dos alimentos, devemos descobrir combinações cada vez mais intrigantes de ingredientes, bem como novos substitutos para ingredientes que não são saudáveis ​​ou sustentáveis”, escreveu a equipe.

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