Inteligența artificială ar putea accelera dezvoltarea unei noi generații de ingrediente pentru industria alimentară. Cercetătorii de la Universitatea din Leeds, Marea Britanie, au utilizat un instrument bazat pe AI pentru a identifica aproape 800 de proteine vegetale care ar putea funcționa drept emulsifianți.
Descoperirea este relevantă în special pentru segmentul alimentelor pe bază de plante, unde producătorii caută ingrediente capabile să îmbunătățească textura și stabilitatea produselor, dar care să răspundă și cererii tot mai mari pentru etichete simple și ingrediente de origine vegetală. Sistemul dezvoltat de cercetători a analizat zeci de milioane de proteine candidate și a selectat rapid moleculele cu cel mai mare potențial de a acționa ca emulsionatori. O astfel de abordare ar putea reduce considerabil timpul și costurile necesare identificării unor noi ingrediente funcționale.
De ce sunt esențiali emulsifianții
Emulsifianții au un rol fundamental în numeroase produse alimentare. Aceștia permit combinarea și menținerea stabilă a unor ingrediente care, în mod normal, nu se amestecă, precum apa și uleiul. În produsele procesate, emulsifianții contribuie, de asemenea, la prevenirea separării componentelor și la obținerea unei texturi uniforme. Pentru producătorii de alimente pe bază de plante, aceste proprietăți sunt cu atât mai importante, deoarece formulările fără ingrediente de origine animală pot întâmpina dificultăți în ceea ce privește textura, consistența și stabilitatea.
Până acum, identificarea proteinelor vegetale care ar putea îndeplini această funcție se baza în mare măsură pe procese de testare și eroare. Potrivit Dr. Simha Sridharan, unul dintre cercetători, această metodă era costisitoare și nu oferea o modalitate sigură de a anticipa care dintre numeroasele proteine disponibile ar putea avea proprietățile dorite. Noua metodă bazată pe inteligență artificială încearcă să schimbe tocmai această etapă.
AI-ul analizează structura proteinelor
Cercetătorii au folosit un model de simulare pentru a analiza modul în care diferite proteine interacționează cu amestecurile de ulei și apă. Scopul a fost identificarea caracteristicilor structurale care le-ar permite să funcționeze ca emulsifianți. Sistemul a analizat inclusiv segmentele specifice ale proteinelor care influențează comportamentul acestora în astfel de amestecuri. Pe baza acestor informații, algoritmii de învățare automată au putut estima care proteine vegetale au cele mai mari șanse să ofere proprietățile necesare.
Dr. Rik Sarkar, unul dintre autorii cercetării, explică faptul că emulsifianții prezintă adesea o structură chimică specifică, iar echipa a încercat să transpună această caracteristică într-un model matematic aplicabil proteinelor vegetale. Prin combinarea simulărilor bazate pe fizica statistică și a algoritmilor de machine learning, cercetătorii au putut restrânge masiv lista de candidați și identifica proteine cu potențial ridicat.
Testele cu mazăre și cartof au confirmat metoda
Pentru a verifica dacă metoda funcționează în condiții reale, echipa a testat-o folosind proteine vegetale comerciale deja disponibile pe piață, inclusiv proteine provenite din mazăre și cartof. Rezultatele au arătat că abordarea poate identifica proteine cu proprietăți de emulsionare, ceea ce oferă un prim argument în favoarea utilizării instrumentului pentru explorarea unor surse vegetale mai puțin investigate.
Un aspect important este că multe dintre proteinele selectate de AI nu fuseseră anterior considerate drept potențiali emulsionatori. Astfel, tehnologia nu se limitează la optimizarea ingredientelor deja cunoscute, ci poate deschide accesul către o categorie mult mai largă de molecule. Pentru industria alimentară, aceasta ar putea însemna o bază de selecție mult mai mare atunci când sunt dezvoltate noi produse sau sunt reformulate produse existente.
O alternativă vegetală la proteinele lactate
Emulsifianții proteici utilizați în industria alimentară includ și ingrediente de origine animală, precum cazeinele și proteinele din zer. În contextul extinderii pieței alimentelor pe bază de plante, găsirea unor alternative vegetale eficiente devine tot mai importantă. Proteinele descoperite prin intermediul AI ar putea contribui la dezvoltarea unor emulsionatori fără ingrediente de origine animală, cu aplicații în mai multe categorii alimentare.
Sectorul alternativelor la carne este unul dintre domeniile în care această inovație ar putea avea un impact semnificativ. Produsele pe bază de plante trebuie să reproducă cât mai bine proprietățile alimentelor convenționale, iar textura și stabilitatea sunt printre cele mai dificile aspecte ale formulării.
Potrivit organizației ProVeg International, există deja o cerere importantă pentru emulsionatori vegetali mai performanți. Ingrediente mai eficiente ar putea ajuta producătorii să îmbunătățească structura produselor și să obțină o experiență senzorială mai apropiată de cea a cărnii.
Și eticheta „clean” intră în ecuație
Potențialul noilor proteine nu se limitează însă la performanța tehnologică. Descoperirea se înscrie și în tendința industriei de a dezvolta produse cu liste de ingrediente mai ușor de înțeles pentru consumatori. Pentru producătorii de alimente pe bază de plante, un emulsionator provenit din surse vegetale ar putea reprezenta o soluție pentru îmbunătățirea texturii și stabilității, fără a compromite poziționarea produsului în zona ingredientelor de origine vegetală și a etichetelor „clean”.
În plus, faptul că AI poate analiza milioane de candidați într-un timp mult mai scurt decât metodele tradiționale ar putea schimba modul în care sunt descoperite ingredientele funcționale.
Un nou instrument pentru inovația alimentară
Cercetarea de la Leeds arată cum inteligența artificială poate fi utilizată nu doar pentru optimizarea unor procese existente, ci și pentru descoperirea unor ingrediente care nu au fost luate anterior în calcul. Aproape 800 de proteine au fost deja identificate, iar numărul candidaților potențiali este mult mai mare. Rămâne de stabilit câte dintre acestea vor putea fi produse la scară industrială, autorizate pentru utilizare alimentară și integrate în formulări comerciale.
Chiar și așa, metoda oferă industriei un avantaj important: posibilitatea de a restrânge rapid un univers de zeci de milioane de proteine la molecule cu probabilitate ridicată de a avea o anumită funcție. Pentru segmentul alimentelor pe bază de plante, unde textura, stabilitatea și acceptarea consumatorilor rămân provocări majore, astfel de tehnologii ar putea accelera următoarea etapă de dezvoltare. AI nu înlocuiește testarea în laborator, dar poate indica mult mai eficient unde merită să fie investite timpul și resursele de cercetare.
