Pesquisadores da Universidade de Stanford, nos Estados Unidos, estão desenvolvendo uma nova abordagem para melhorar a textura da carne vegetal e torná-la mais semelhante à carne animal, utilizando uma combinação de técnicas mecânicas tridimensionais e inteligência artificial (IA)
O estudo, que aborda o desafio da textura de carnes vegetais a partir de uma perspectiva de engenharia mecânica, utiliza três testes experimentais para replicar o processo de mastigação humana: tensão, compressão e cisalhamento.
A pesquisa analisou oito produtos, incluindo carne de origem animal e vegetal, como salsichas, cachorro-quente, peru e tofu, com o objetivo de entender como se comportam ao serem mastigados. Os resultados mostraram que os produtos vegetais, como salsichas e cachorro-quente, foram mais bem-sucedidos em imitar a textura das suas versões animais, enquanto o tofu e o tofurkey apresentaram diferenças significativas.
A equipe usou aprendizado de máquina para processar os dados dos testes, permitindo que identificassem padrões que não seriam facilmente detectados manualmente. A pesquisa revelou que, embora alguns produtos de carne vegetal ainda precisem de melhorias em textura, a combinação de testes mecânicos e degustação proporcionou uma nova forma de avaliar as propriedades materiais desses produtos.
Segundo os pesquisadores, padronizar e automatizar o processo de caracterização de produtos proteicos alternativos facilitará o acesso e permitirá que pequenas empresas desenvolvam soluções competitivas, acelerando a transição para um sistema alimentar mais saudável.
A equipe também está explorando a aplicação do método em novos tipos de produtos vegetais, como carnes à base de fungos, que podem oferecer uma textura mais próxima à carne animal. O objetivo final é criar um banco de dados acessível com informações sobre diversos tipos de carnes, para que a IA possa ajudar a determinar os ingredientes ideais para o processamento de carnes vegetais, tornando-os mais semelhantes aos produtos de origem animal e mais atrativos para os consumidores.
