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Conheça a E-tongue: uma língua eletrônica com IA que detecta sabores em uma gota

Pode distinguir entre sabores salgados, ácidos, adstringentes e doces.

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No Instituto de Ciência e Tecnologia Daegu Gyeongbuk, na Coreia do Sul, pesquisadores desenvolveram uma língua eletrônica (E-tongue) capaz de identificar quatro sabores com uma precisão de 95% em uma única gota de solução, marcando um avanço significativo na ciência moderna.

Este dispositivo, idealizado pelo professor Kyung-In Jan e sua equipe, reproduz a complexidade da percepção do paladar humano através de múltiplos conjuntos de sensores gustativos e um algoritmo de aprendizado profundo.

Pode-se detectar sabores como salgado, ácido, adstringente e doce em uma gota de amostra, uma conquista sem precedentes na pesquisa científica.

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Destacando sua capacidade, esta língua eletrônica demonstrou identificar seis vinhos diferentes com 95% de precisão, o que poderia ter aplicações em indústrias como a alimentícia, de bebidas alcoólicas, cosméticos e farmacêutica.

Para que eu quero uma, se posso ter duas

Outra equipe, liderada pelo professor Jihwan Choi no Departamento de Engenharia Aeroespacial da KAIST na Coreia do Sul, criou outra língua eletrônica artificial com tecnologia similar, também com potenciais aplicações em várias indústrias, desde a alimentação até a farmacêutica.

Essas línguas eletrônicas funcionam como receptores das papilas gustativas, transformando informações químicas em sinais elétricos interpretados pelo cérebro. A inovação chave reside na integração de sensores e tecnologia de aprendizado profundo, melhorando a precisão e confiabilidade na avaliação de sabores.

A abordagem dessas equipes está focada em superar limitações anteriores. A implementação de sensores específicos para cada sabor e uma estrutura precisa para os elementos do sensor têm sido cruciais. Além disso, algoritmos de aprendizado profundo personalizados têm melhorado a capacidade de análise de sabores.

Este avanço vai além da simples detecção de sabores, abrindo a possibilidade de desenvolver sistemas de recomendação baseados em aprendizado profundo e melhorando a interação com produtos em várias indústrias.

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