Los alimentos básicos de la despensa pueden volverse rancios cuando se exponen al oxígeno. Daniel de la Hoz/Momento
¿Alguna vez ha mordido una nuez o un trozo de chocolate, esperando un sabor suave y rico, sólo para encontrarse con un inesperado y desagradable sabor a tiza o ácido? Ese sabor es rancio en acción y afecta a prácticamente todos los productos de su despensa. Ahora inteligencia artificial puede ayudar a los científicos a abordar este problema de forma más precisa y eficiente.
Somos un grupo de químicos que estudiamos formas de extender la vida útil de los productos alimenticios, incluidos aquellos que se vuelven rancios. Nosotros recientemente publicó un estudio que describen las ventajas de las herramientas de inteligencia artificial para ayudar a mantener frescas las muestras de aceite y grasa durante más tiempo. Debido a que los aceites y las grasas son componentes comunes en muchos tipos de alimentos, incluidos los chips, el chocolate y las nueces, los resultados del estudio podrían aplicarse ampliamente e incluso afectar otras áreas, incluidos los cosméticos y los productos farmacéuticos.
Rancidez y antioxidantes.
La comida se pone rancia cuando se expone al aire por un tiempo, un proceso llamado oxidación. De hecho, muchos ingredientes comunes, pero especialmente lípidos, que son grasas y aceites, reaccionan con el oxígeno. La presencia de calor o luz ultravioleta puede acelerar el proceso.
La oxidación conduce a la formación de moléculas más pequeñas como cetonas, aldehídos y ácidos grasos que dan a los alimentos rancios un olor característico, fuerte y metálico. Consumir repetidamente alimentos rancios puede amenazar su salud.
Afortunadamente, tanto la naturaleza como la industria alimentaria cuentan con un excelente escudo contra la rancidez: los antioxidantes. Los alimentos se vuelven rancios debido a un proceso llamado oxidación.
Los antioxidantes Incluye una amplia gama de moléculas naturales, como la vitamina C, y moléculas sintéticas capaces de proteger tus alimentos de la oxidación.
Mientras que hay Algunas formas en que funcionan los antioxidantesEn general, pueden neutralizar muchos de los procesos que causan el enranciamiento y preservar los sabores y el valor nutricional de los alimentos por más tiempo. En la mayoría de los casos, los clientes ni siquiera saben que están consumiendo antioxidantes añadidos, ya que los fabricantes de alimentos suelen añadirlos en pequeñas cantidades durante la preparación.
Pero no puedes simplemente espolvorear un poco de vitamina C en tu comida y esperar ver un efecto conservante. Los investigadores deben elegir cuidadosamente un conjunto específico de antioxidantes y calcular con precisión la cantidad de cada uno.
La combinación de antioxidantes no siempre potencia su efecto. De hecho, hay casos en los que usar antioxidantes incorrectos o mezclarlos en proporciones incorrectas puede disminuir su efecto protector; eso se llama antagonismo. Descubrir qué combinaciones funcionan para qué tipos de alimentos requiere muchos experimentos, que requieren mucho tiempo, personal especializado y aumentan el costo total de los alimentos.
Explorar todas las combinaciones posibles requeriría una enorme cantidad de tiempo y recursos, por lo que los investigadores se quedan con unas pocas mezclas que sólo proporcionan cierto nivel de protección contra la rancidez. Aquí es donde entra en juego la IA.
Un uso para la IA
Probablemente hayas visto Herramientas de IA como ChatGPT en las noticias o juegue con ellos usted mismo. Este tipo de sistemas pueden incorporar grandes conjuntos de datos e identificar patrones, luego generar un resultado que podría ser útil para el usuario. Las herramientas de inteligencia artificial han cambiado la forma en que muchos científicos realizan investigaciones.
Como químicos, queríamos enseñarle a una herramienta de inteligencia artificial cómo buscar nuevas combinaciones de antioxidantes. Para ello, seleccionamos un tipo de IA capaz de trabajar con representaciones textuales, que son códigos escritos que describen la estructura química de cada antioxidante. Primero, alimentamos a nuestra IA con una lista de alrededor de un millón de reacciones químicas y le enseñamos al programa algunos conceptos químicos simples, como cómo identificar características importantes de las moléculas.
Una vez que la máquina pudo reconocer patrones químicos generales, como cómo reaccionan ciertas moléculas entre sí, la perfeccionamos enseñándole algo de química más avanzada. Para este paso, nuestro equipo utilizó una base de datos de casi 1,100 mezclas descritas previamente en la literatura de investigación.
En este punto, la IA podría predecir el efecto de combinar cualquier conjunto de dos o tres antioxidantes en menos de un segundo. Su predicción se alineó con el efecto descrito en la literatura el 90% de las veces.
Pero estas predicciones no coincidían del todo con los experimentos que nuestro equipo realizó en el laboratorio. De hecho, descubrimos que nuestra IA solo pudo predecir correctamente algunos de los experimentos de oxidación que realizamos con manteca de cerdo real, lo que muestra las complejidades de transferir resultados de una computadora al laboratorio.
Refinar y mejorar
Afortunadamente, los modelos de IA no son herramientas estáticas con rutas predefinidas de sí y no. Ellos son estudiantes dinámicos, por lo que nuestro equipo de investigación puede continuar alimentando el modelo con nuevos datos hasta que mejore sus capacidades predictivas y pueda predecir con precisión el efecto de cada combinación de antioxidantes. Cuantos más datos obtiene el modelo, más preciso se vuelve, de forma muy parecida a cómo los humanos crecen a través del aprendizaje.
Descubrimos que agregar alrededor de 200 ejemplos del laboratorio permitió a la IA aprender suficiente química para predecir los resultados de los experimentos realizados por nuestro equipo, con solo una ligera diferencia entre el valor previsto y el real.
Un modelo como el nuestro puede ayudar a los científicos a desarrollar mejores formas de conservar los alimentos al crear las mejores combinaciones de antioxidantes para los alimentos específicos con los que están trabajando, algo así como tener un asistente muy inteligente.
El proyecto ahora está explorando formas más efectivas de entrenar el modelo de IA y buscando formas de mejorar aún más sus capacidades predictivas.
Carlos D. García, Profesor de Química, Universidad de Clemson y Lucas de Brito Ayres, Candidato a Doctorado en Química, Universidad de Clemson
Este artículo se republica de La conversación bajo una licencia Creative Commons. Leer el articulo original.
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